目标导向RRT算法在无人驾驶汽车路径规划中的应用

2 下载量 190 浏览量 更新于2024-08-27 1 收藏 470KB PDF 举报
"本文提出了一种基于目标导向的快速探索随机树(Target-oriented Rapidly-exploring Random Tree, T-RRT)的无人驾驶汽车路径规划算法,旨在提高基本RRT算法的搜索效率。通过利用目标节点的信息进行全局搜索,使得算法具有方向性和高效性。在障碍物附近,采用优化的RRT算法进行局部路径规划,确保车辆的安全性。通过节点评估的启发式函数,减少搜索节点并缩短搜索距离,对生成的随机树进行修剪和优化。使用B样条曲线拟合节点,得到平滑可行的路径,同时考虑了车辆的动力学约束。该算法的有效性和优势通过仿真和道路实验得到了验证。" 详细说明: 1. **RRT算法**:Rapidly-exploring Random Tree是一种常用的路径规划算法,它通过随机生成树的节点来探索环境空间,并逐渐扩展树以找到从起点到目标点的路径。基本的RRT算法在复杂环境中可能会效率较低。 2. **T-RRT算法**:文章提出的T-RRT算法是对基本RRT的改进,它引入了目标导向的搜索策略。在全局搜索过程中,始终考虑目标节点的信息,使搜索过程更具方向性,从而提高搜索效率。 3. **局部路径规划**:在接近障碍物时,采用优化的RRT算法进行局部路径规划,这有助于避开障碍,确保无人驾驶汽车在复杂环境中的安全行驶。 4. **启发式函数**:为了进一步提升搜索效率,文章中使用了启发式函数来评估和选择节点。这种函数可以引导搜索过程,减少不必要的节点生成,缩短搜索距离。 5. **B样条曲线**:B样条曲线是一种数学工具,用于拟合路径上的节点,生成平滑连续的路径。在无人驾驶汽车路径规划中,平滑路径对于满足车辆动力学约束(如速度、加速度限制)至关重要。 6. **仿真与道路实验验证**:为了证明算法的有效性,作者进行了计算机仿真和实际道路实验。这两部分验证结果都表明,提出的T-RRT算法在效率和安全性上优于传统方法。 这篇文章介绍的T-RRT算法是针对无人驾驶汽车路径规划的一种创新解决方案,通过结合目标导向搜索、局部路径规划优化、启发式函数以及B样条曲线拟合,实现了更高效、安全的路径规划。这一算法对于推进无人驾驶技术的发展具有重要意义。