一种基于改进A_star算法的智能车路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于改进A_star算法的智能车路径规划方法，包括以下步骤：S1、智能车获取当前地图周围的环境信息并建立栅格地图，在每个栅格中建立无障碍状态区域和障碍状态区域；S2、根据所建立的格栅地图创建二叉堆表OpenList和CloseList，定义起点和终点坐标，将起点坐标存入OpenList表中；S3、选取距离计算函数，改进启发函数，引入评价函数权重系数，动态调整启发函数的权重；S4、改进A_star算法拓展子节点选取规则，调整8邻域对角线移动代价；S5、基于RDP(Ramer‑Douglas‑Peucker)算法删除多余的共线节点和转折点，得到优化后的路径。本发明专利技术提高了A_star算法全局路径规划的速度和安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及自动驾驶车辆的全局路径规划，特别是涉及一种基于改进a_star算法的智能车路径规划方法。

技术介绍

1、自动驾驶车辆的路径规划是根据对车辆自身实时周围环境以及驾驶目标位置的部分行为决策，是为自动驾驶车辆提供可行驶的路径区域信息和辅助驾驶的引导过程。自动驾驶车辆的路径规划按照对周围环境掌握的能力不同，可以分为两类，第一类是智能车辆对周围环境信息己经验证的基础上对路径进行规划，所规划的路径为全局路径；第二类是基于传感器信息的基础上对智能车辆的路径进行规划，规划的路径为局部路径。进行全局路径规划的前提是己知智能车辆地图数据库，结合车辆行驶目标位置采用反馈、优化等方式规划可行驶区域和最优路径。根据全局路径规划的原理不同，可以分为可分为基于图搜索的a*算法及其变种算法d*算法等、dijkstra算法等；基于随机采样的算法，如快速随机树算(rapid-exploration random tree，rrt)算法及其变种算法rrt*等、蒙特卡洛随机采样算法等，以及深度学习算法、蚁群算法等智能算法。基于图搜索的算法虽然能够找到比较好的路径，但由于其计算复杂度本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于改进A_star算法的智能车路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进A_star算法的智能车路径规划方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的一种基于改进A_star算法的智能车路径规划方法，其特征在于，所述步骤3选取距离计算函数，改进启发函数，引入评价函数权重系数，动态调整启发函数的权重的具体方法为：

4.根据权利要求1所述的一种基于改进A_star算法的智能车路径规划方法，其特征在于，所述步骤4改进A_star算法拓展子节点选取规则的具体方法为：

5.根据权利要求1所述的一种基于改进A...

【技术特征摘要】

1.一种基于改进a_star算法的智能车路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于改进a_star算法的智能车路径规划方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的一种基于改进a_star算法的智能车路径规划方法，其特征在于，所述步骤3选取距离计算函数，改进启发函数，引入评价函数权重系数，动态调整启发函数的权重的具体方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：景晖，罗先锋，匡兵，王彬豪，李雨微，陈普鹤，罗廷，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：