基于改进A*算法与Morphin算法的智能汽车局部路径规划方法技术

本发明专利技术公开一种基于改进A*算法与Morphin算法的智能汽车局部路径规划方法，当智能汽车在行驶过程中利用A*算法来进行路径规划时，采用栅格边长可变的方法对传统A*算法进行改进，当监测到智能汽车距离障碍车辆较远时，将栅格边长设置较大一点，缩短计算时间，提升规划速度和效率，更能满足车辆高速行驶时的实时性要求；在改进后的A*算法规划出一条初始路径之后，通过引入Morphin算法，针对A*算法规划出的初始路径进行平滑优化，使其满足车辆的运动学约束，更利于车辆跟踪；通过设置滚动周期来进行滚动规划，每经过一个滚动周期检测一遍规划路径的剩余路径上是否有障碍物，若有障碍物则重新规划路径，使规划出的路径能够适应复杂多变的道路环境。

【技术实现步骤摘要】
基于改进A*算法与Morphin算法的智能汽车局部路径规划方法
本专利技术涉及智能汽车控制领域，具体是智能汽车的局部路径规划方法，是基于改进A*算法与Morphin算法的智能汽车局部路径规划方法。
技术介绍
在众多的交通事故中，因人为因素导致的交通事故占据了极大的比重，而无人驾驶汽车作为减少交通事故的有力手段正吸引着众多学者的研究。无人驾驶汽车在执行的过程中包含有环境感知、行为决策、路径规划和轨迹跟踪等环节，其中路径规划负责将决策层的宏观命令解释为一条可供车辆跟踪的路径曲线，同时要保证规划出的路径能够适应车辆高速运动的实时性以及周围道路环境的复杂性，在整个无人驾驶汽车的执行过程中起到了承前启后的作用。路径规划的核心就是算法的设计，而A*算法作为一个经典的寻路算法，目前被广泛用于无人驾驶汽车的路径规划领域，如中国专利申请号为201710794646.5的文献中提出的一种基于A*算法的最短寻路方法，该方法首先建立栅格地图，接着设置起点和目标点，然后利用A*算法在栅格地图上进行搜索，该方法得益于A*算法的原理，可以保证搜索到的路径最短本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进A*算法与Morphin算法的智能汽车局部路径规划方法，其特征是包括以下步骤：/n步骤(1)：由决策模块根据从地图数据下载模块接收到的全局路径信息I和全局目标点P

【技术特征摘要】
1.一种基于改进A*算法与Morphin算法的智能汽车局部路径规划方法，其特征是包括以下步骤：
步骤(1)：由决策模块根据从地图数据下载模块接收到的全局路径信息I和全局目标点Pq，以及从计算模块接收到的智能车辆当前位置Ps和车速vs、障碍车辆位置Po和车速vob、以及智能车辆与障碍车辆之间的最短距离dob，结合驾驶规则知识库中提供的车辆驾驶和路面交通方面的先验知识K进行宏观决策得到现场决策指令e，并将决策指令e连同智能车辆当前位置Ps、障碍车辆位置Po、全局路径信息I、安全距离ds以及智能车辆与障碍车辆之间的最短距离dob一起发送给路径规划模块；
步骤(2)：路径规划模块将智能车辆周围环境地图栅格化，采用A*算法在栅格地图上进行路径规划，得到初始路径lc并确定出局部目标点Pg；当监测到智能车辆距离障碍车辆较远时，栅格边长设置的较大，反之将栅格边长设置的较小；
步骤(3)：在初始路径lc的每一个折点处采用Morphin算法，在Morphin算法生成的弧线路径li中选择一条最优路径lg作为新的规划路径重新进行规划，i＝1,2,3...，对初始路径lc进行平滑优化，得到平滑优化后的最终路径lz；
步骤(4)：将最终路径lz发送给车辆控制模块以实时控制智能车辆行驶在最终路径lz上；
步骤(5)：采用雷达监测模块每经过一个设定的滚动周期Vt检测一遍最终路径lz上的剩余路径上是否有障碍物，若有，则返回步骤(1)，反之则继续判断智能车辆当前位置Ps是否位于局部目标点Pg处。


2.根据权利要求1所述的基于改进A*算法与Morphin算法的智能汽车局部路径规划方法，其特征是：步骤(2)中：当智能车辆与障碍车辆之间的最短距离dob大于2ds时，将栅格边长设置为60cm，当智能车辆与障碍车辆之间的最短距离dob大于ds且小于2ds时，将栅格边长设置为40c...

【专利技术属性】
技术研发人员：江洪，姜民，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32