摘要
针对基础快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)应用于无人驾驶车辆路径规划时缺乏导向性,收敛速度慢,路径平滑性差及规划结果并非最优解等问题,提出了一种基于RRT的路径规划改进算法.首先,设计了启发式采样策略:提出基于权重分配的目标指向的局部扩展方式,解决了节点盲目扩展的问题,避免了因目标偏向而出现路径陷入局部最小值的情况,并通过设置转角阈值约束节点转角范围,同时采用变步长采样策略,提高了算法局部避障能力;其次,对已得路径进行后处理:提出了节点优化策略,并用B样条曲线进行路径拟合,实现了路径长度的优化并满足平滑性要求,路径末端与目标点采用Reeds-Shepp曲线连接,解决了车辆抵达目标点时的航向问题.最后利用Matlab软件,将改进算法与基础RRT及其衍生算法进行了对比分析,验证了所提算法的有效性和优越性.
基金项目
辽宁省科技攻关项目(2021JH1/10400011)
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