一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法，包括如下步骤：本发明专利技术将室外特定区域停车场划分为网格，每个网格中心视为一个控制点，将所有控制点放入L集并编号，根据空间状态初始化各控制点初始权重矩阵OM，自动确定起点、手动选择目标终点，动态识别障碍物；然后根据改进A星算法的智能车全局路径规划方法，规划出全局最优的路径；在用户界面显示可行驶路径，进行路口信息、减速、转向等安全性提示。本发明专利技术解决了智能车辆路径规划不能高效规划最短路径问题，完成室外停车场最短路径规划和全局路径避障的综合行驶的目标，且路口信息、减速、转向等安全性提醒，本发明专利技术直观明了，功能完善，可适用于大多数场景路径规划。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法
本专利技术涉及智能车辆路径规划
，尤其是涉及一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法。
技术介绍
智能驾驶汽车是通过车载传感器，通过车周环境重建，获取当前位置和环境信息，自动规划出可以到达目标点位，智能驾驶汽车是人工智能、计算机视觉、控制工程、算法融合等多学科为一体的技术，代表着科研实力水平和工业水平发展，在国内有着广泛的用途和发展前景。路径规划技术是智能驾驶研究中的重要研究方向，其主要目的是让智能车能够快速而高效地通过障碍物，以达到安全高效。室外停车场路径规划导航，当前停车场大多数多而大，当用户行驶至车库时，需要寻求车位信息，在车辆拥堵且可用的停车位较少时，需要花费驾驶员大量时间寻找车位，同时考虑大量车主情况，将会出现交通拥挤的情况，合理规划出一条最佳路径，可减少车辆违停的现象，维护交通秩序安全等。A星算法是一个经典的路径规划算法，在路径规划算法中应用概率较高。该算法通过在所给定地图信息，循环遍历周围节点信息来找寻最佳路径的，其算法具有很好的稳定性。但由于A星算法根据所给本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤：/n步骤一、在室外停车场路网路段中，将搜索区域划分为多个网格，每个网格中心视为控制点，确定起点、目标点、障碍物点；/n步骤二、根据路网信息，创建初始权重ORM；/n步骤三、初始化O集、C集、路径P，将起点加入到O集合，置空C集合；/n步骤四、判断O集合中是否有目标点，如果是，路径搜索成功，智能车全局路径规划结束；如果不是，继续如下步骤；/n步骤五、将可行驶区域加入到O集合，对O集合检索，寻求最小代价值f，确定暂定的父节点，加入C集，进行子节点重塑；/n步骤六、检查暂定父节点是否有最小代价G值，如果是，重复步骤四；如果否...

【技术特征摘要】
1.一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤：
步骤一、在室外停车场路网路段中，将搜索区域划分为多个网格，每个网格中心视为控制点，确定起点、目标点、障碍物点；
步骤二、根据路网信息，创建初始权重ORM；
步骤三、初始化O集、C集、路径P，将起点加入到O集合，置空C集合；
步骤四、判断O集合中是否有目标点，如果是，路径搜索成功，智能车全局路径规划结束；如果不是，继续如下步骤；
步骤五、将可行驶区域加入到O集合，对O集合检索，寻求最小代价值f，确定暂定的父节点，加入C集，进行子节点重塑；
步骤六、检查暂定父节点是否有最小代价G值，如果是，重复步骤四；如果否，寻求最小G值，确定目标父节点，加入C集，子节点重塑，重复步骤四；
步骤七、在地图界面，显示出动态路径，并进行转向、减速、路口信息显示提醒。


2.根据权利要求1所述的基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法,其特征在于,步骤一中，结合GPS信息和路网信息确定起点，目标点根据人为选取控制点，障碍物点根据雷达信息和路网信息确定障碍物点。


3.根据权利要求1所述的基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法,其特征在于,步骤二中，初始权重矩阵确定原则，直线...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜立标，洪顺，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44