连续曲率RRT算法：复杂环境智能车辆运动规划

"复杂环境下基于RRT的智能车辆运动规划算法" 在智能车辆领域，运动规划是一项关键任务，尤其是在复杂环境中，如存在大量无规则障碍物且障碍物分布不均匀的情况。传统的规划算法往往难以有效地解决这类问题。针对这一挑战，本文提出了一种基于Rapidly-exploring Random Tree (RRT) 的新型运动规划算法——连续曲率RRT算法。 RRT是一种经典的路径规划算法，以其快速探索未知环境的能力而著名。然而，原生的RRT算法在处理车辆的动态约束和路径平滑性方面存在不足。连续曲率RRT算法在RRT的基础上，结合了具体环境和车辆本身的限制，旨在提高规划效率和路径质量。 首先，该算法引入了目标偏向采样策略，这意味着在随机采样过程中更倾向于靠近目标区域，从而加速了规划过程。同时，通过设计合理的度量函数，可以优化路径选择，确保生成的路径更接近最优解。 其次，为了生成平滑且曲率连续的可行轨迹，算法提出了一个基于最大曲率约束的后处理步骤。曲率连续性对于车辆的实际行驶至关重要，因为它直接影响到车辆的操纵性和安全性。通过限制路径上的最大曲率变化，可以避免急转弯，确保车辆能够平稳地沿着规划路径行驶。 文章通过仿真实验和实车测试验证了该算法的性能。仿真实验显示，连续曲率RRT算法在复杂环境中的规划速度和路径质量都得到了显著提升。实车测试进一步证明了算法在实际应用中的正确性、有效性和实用性。 关键词涉及的领域包括运动规划、智能车辆、快速搜索随机树以及曲率约束。中图分类号为TP242，表示这是一篇关于自动控制与机器人技术的论文，文献标识码A则表明这是一篇原创性的学术研究文章。文章编号1002-0446(2015)-04-0443-08是该论文在特定期刊中的唯一标识。 这篇研究论文提出的连续曲率RRT算法为复杂环境下的智能车辆运动规划提供了一种创新解决方案，不仅提高了规划效率，还兼顾了路径的平滑性和车辆的动态约束，具有重要的理论价值和实际应用前景。