改进的RRT路径规划算法提升自动驾驶车辆导航效率

本文主要探讨了一种改进的RRT（快速随机搜索树）路径规划算法，针对自主驾驶车辆的实际应用场景进行研究。传统的RRT算法在处理复杂环境中的路径规划问题时可能面临效率和路径可行性的挑战。作者提出的新算法将非完整性约束条件（即车辆在运动过程中的物理限制）与双向多步扩展的RRT搜索策略相结合，这显著提高了搜索效率，同时确保规划出的路径是实际可行的。 该算法的核心创新在于将路径点作为B样条基函数的控制点，利用三次B样条函数对这些控制点进行拟合，生成平滑且易于跟随的路径。这种技术使得规划出的路径不仅具有较高的精度，还能更好地适应车辆的运动特性，确保路径的平滑性和连续性，这对于自动驾驶车辆的路径规划至关重要。 在实验验证部分，作者在平面障碍物环境中进行了模拟和实地测试，结果显示，改进后的RRT算法在保持高效率的同时，能有效地找到安全、平滑的行驶路线，证明了其在复杂环境下的有效性和实用性。因此，该算法对于解决自主驾驶车辆的路径规划问题具有重要的理论价值和实际应用前景，对于提升智能车辆的自主导航能力具有重要意义。