改进的RRT路径规划算法在自主驾驶中的应用

"宋金泽等人提出的一种改进的RRT(Rapidly-Exploring Random Trees)路径规划算法，结合非完整性约束条件与双向多步扩展RRT搜索，用于自主驾驶车辆，确保路径可行性并生成平滑路径。通过B样条曲线进行路径平滑处理，并在有障碍物的平面环境中进行了实验验证。" RRT算法是一种随机路径规划算法，常用于解决机器人或自动驾驶车辆在复杂环境中的路径规划问题。它的核心思想是通过构建一棵随机扩展的树，以寻找从起点到目标点的最优或近似最优路径。在标准的RRT算法中，有以下几个关键步骤： 1. **随机采样**：在配置空间中随机选择一个点作为新节点。 2. **最近邻搜索**：找到当前树中最接近新节点的节点。 3. **边的生成**：连接新节点和最近邻节点，形成一条新的边。如果这条边不违反任何障碍物或约束，则将其添加到树中。 4. **目标导向**：如果目标点在树的可达到范围内，可以偏向于朝目标方向采样，以加速收敛。 5. **路径优化**：通常使用最短路径或最小曲率等准则对找到的路径进行后处理。 然而，标准的RRT算法存在搜索效率低、路径可能不平滑等问题。宋金泽等人的改进主要体现在以下几个方面： 1. **非完整性约束条件**：考虑了车辆的非完整性约束，比如转向角限制、最小转弯半径等，确保规划的路径在物理上是可行的。 2. **双向多步扩展RRT**：传统的RRT通常是单向搜索，而双向或多步扩展RRT从起点和目标点同时搜索，可以更快地找到连接两个端点的路径。 3. **B样条曲线拟合**：使用B样条曲线来平滑路径上的点，生成连续且平滑的路径，更适合车辆追踪。 通过将这些改进应用到实际的自主驾驶车辆场景中，算法能够在提高搜索效率的同时保证路径的可行性和平滑性。实验结果表明，这种改进的RRT算法在平面障碍物环境下表现良好，能够有效地规划出安全且易于跟踪的行驶路径。 关键词：路径规划、快速随机搜索树（RRT）、B样条曲线、非完整性约束、自主驾驶车辆 参考分类：计算机科学与技术->自动控制与自动化->机器人技术 文献标识码：A 文章编号：特定的期刊文章编号（此处省略，因为具体号码未给出） 总结：该研究提供了一种针对自主驾驶车辆的优化RRT路径规划算法，结合了车辆的实际约束，提高了搜索效率，并利用B样条曲线实现了路径平滑，对于实际应用具有很高的价值。