【技术实现步骤摘要】
一种基于边界查找的双向跳点搜索无人车路径规划方法
[0001]本专利技术涉及人工智能与无人系统领域，具体涉及自动驾驶路径规划
，尤其涉及一种基于边界查找的双向跳点搜索无人车路径规划方法。
技术介绍
[0002]在无人系统领域无人车的自动驾驶中，路径规划是其关键技术之一，针对这一技术目前已经开展了大量的研究工作。无人车路径规划可以分为静态路径规划和动态路径规划。其中A*算法、Dijkstra算法等目前主要应用于已知的静态场景中，而人工势场法、D*算法等则大多应用于环境未知动态场景中。其中跳点搜索(Jump Point Search,JPS)是对A*搜索算法的优化，通过剪枝规则，打破栅格的对称性，减少无效节点的访问，保留关键“跳点”，能让搜索在栅格上直线长“跳跃”，具有较好的路径寻优性能。但是，对于大规模和复杂化的栅格地图，JPS跳点搜索算法在节点搜索和跳点识别阶段会消耗大量时间，导致路径寻优速度降低，且无法保证路径最优性，所得路径不符合无人车运动学约束，需进一步优化处理。
[0003]针对上述问题，文献《一种面向...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于边界查找的双向跳点搜索无人车路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用膨胀法对障碍物进行处理，采用栅格法划分搜索区域；S2、将正向搜索和反向搜索的起始节点分别放入OpenList1和OpenList2中；S3、正向搜索；S4、反向搜索；S5、从正向和反向进行跳点交替迭代搜索；S6、搜索成功并保存正反方向搜索的路径节点即跳点坐标数据；S7、采用微分平坦方法对生成的路径节点作曲线拟合；所述的S3中，正向搜索，具体包括以下子步骤：S31、正向扩展子节点，判断当前节点是否为反向搜索的当前节点，若是则跳转到S6，否则继续执行以下步骤；S32、依据剪枝规则去掉冗余的对称节点，确定强制邻节点和跳点：无人车在栅格地图上扩展子节点分为直线方向和对角线方向，对于直线方向，裁剪掉所有符合以下条件的节点n：len(＜p(a),
…
,n＞\a)≤len(＜p(a),a,n＞)其中：len(＜p(a),
…
,n＞\a)表示从p(a)节点不经过a节点到达n节点的最短路径，len(＜p(a),a,n＞)表示从p(a)节点经过a节点到达n节点的最短路径，a表示a节点，n表示n节点，p(a)表示节点a的父节点；对于对角线方向，裁剪掉所有符合以下条件的节点n：len(＜p(a),
…
,n＞\a)＜len(＜p(a),a,n＞)对于强制邻节点，根据以下规则进行筛选：len(＜p(a),a,n＞)＜len(＜p(a),
…
,n＞\a)S33、利用边界查找优化水平和垂直方向节点搜索和跳点识别，且将跳点添加到OpenList1中；边界查找：从正向搜索和反向搜索两个方面记录障碍边界的位置，障碍物由其边界的位置来定义，通过对网格进行预处理并记录这些边界的位置，边界查找不会在垂直或水平方向上迭代每个相邻单元格，相反，它会查找这些方向上是否存在边界或障碍物，并立即评估当前节点是否为跳点，并通过直接查找来减少在算法中搜索跳点所涉及的大量迭代，当在水平方向上的边界比其上方和下方所在行的重新打开值更远时，会识别左、右两边的跳点，垂直方向的工作原理相同，只是检查相邻列而不是行，东西方向使用水平边界查找表，南北方向使用垂直边界查找表；跳点识别规则可表示为：b＝a+kd，从a节点出发，通过在d方向移动k步到达b节点，其中拥有最小k的节点b称为a的跳点，且满足如下条件之一：(1)节点b为目标节点；(2)节点b含有至少一个强制邻节点；(3)若d为对角线移动，存在c＝b+k
i
d
i
，其中k
i
∈N，c是b的跳点，则b也是a的跳点；S34、采用改进的正向启发式估价函数计算OpenList1中代价最小的跳点；
正向启发式估价函数为：f(n)＝g
i
(n)+h
i
(n)+cross
×
0.001其中：f(n)表示正向搜索从起始节点到当前节点到目标节点的代价函数，g
i
技术研发人员：栾添添，胡占永，孙明晓，王皓，原张杰，付强，王万鹏，谢春旺，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：
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