基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法，包括如下步骤：S10，在起点和终点之间选取多个任务点，将距各个任务点最近的道路确定为各个任务点对应的道路节点；S20，根据各个任务点对应的道路节点搜索途径各个任务点至终点的道路层最短路径；S30，根据所述道路层最短路径确定车道层最短行驶路径。其可以高效准确地确定非结构化道路的车道级地图中汽车等交通工具的行驶路径。

Macro path planning method of unstructured road based on multi task point constraints

【技术实现步骤摘要】
基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法
本专利技术涉及路径搜索
，尤其涉及一种基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法。
技术介绍
随着智能机器人(如智能车)技术的发展，相关研究的应用环境已逐步扩展到特定区域的真实道路区域，智能机器人运动需要面对大量的未知环境，由于传统电子地图的导航信息无法满足智能机器人对高精度导航需求，车道级的宏观路径导航需求日趋明显。在此背景下，展开基于车道的宏观路径规划研究是必需的。当节点权重定义为几何距离时，宏观路径规划旨在搜索连接起点和终点的最短路径。目前，文献中的相关研究内容主要围绕道路级和结构化道路车道级的宏观路径规划展开。针对宏观路径规划问题，常见方法包括广度优先搜索算法、Dijkstra算法、A*算法、遗传算法、蚁群算法等。随着研究深入，研究学者提出多种改进方法，IDWAN等利用hMetis分区技术将大型地图划分为片段，在广度优先搜索的启发算法基础上，采用分层搜索策略，减少数据处理量而提高了搜索速度。ZHAO等为节省煤矿水灾下的逃生时间，在Dijkstra算法基础上提出了一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS10，在起点和终点之间选取多个任务点，将距各个任务点最近的道路确定为各个任务点对应的道路节点；/nS20，根据各个任务点对应的道路节点搜索途径各个任务点至终点的道路层最短路径；/nS30，根据所述道路层最短路径确定车道层最短行驶路径。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：
S10，在起点和终点之间选取多个任务点，将距各个任务点最近的道路确定为各个任务点对应的道路节点；
S20，根据各个任务点对应的道路节点搜索途径各个任务点至终点的道路层最短路径；
S30，根据所述道路层最短路径确定车道层最短行驶路径。


2.根据权利要求1所述的基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法，其特征在于，所述根据各个任务点对应的道路节点搜索途径各个任务点至终点的道路层最短路径包括：
S21，根据任务需求设置任务点排列顺序；
S22，根据任务点排列顺序依次搜索途径各个任务点至终点的道路层最短路径；
S23，遍历所有任务点，若遍历完成，则执行步骤S30，否则，返回执行步骤S22。


3.根据权利要求2所述的基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法，其特征在于，所述根据任务点的排列顺序依次搜索途径各个任务点至终点的道路层最短路径包括：
将搜索过程的中间节点路径参数代入最短路径搜索公式，根据满足最短路径搜索公式的路径参数所确定的路径确定最短路径。


4.根据权利要求3所述的基于多任务点约束的...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹波，赵柯，程欢，陈锋，吴钰婷，成静，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军军事交通学院镇江校区，
类型：发明
国别省市：江苏;32