自主驾驶车辆路径规划：改进的RRT算法与B样条曲线

"宋金泽等人提出的一种改进的RRT路径规划算法，旨在解决自主驾驶车辆在复杂环境下的路径规划问题。该算法结合非完整性约束条件和双向多步扩展RRT搜索，提高了搜索效率并确保规划路径的可行性。同时利用三次B样条函数对路径点进行拟合，生成平滑可跟踪的路径。实验结果表明，该算法在平面障碍物环境中表现有效。" 在路径规划领域，RRT（快速随机搜索树）算法是一种广泛应用的方法，它能够在未知或动态环境中寻找机器人从起点到目标点的最优或近似最优路径。然而，传统的RRT算法在处理非完整性的约束（如自主驾驶车辆的运动学约束）时可能会遇到效率和路径可行性的挑战。宋金泽等人的工作针对这一问题进行了改进。 首先，他们引入了非完整性约束条件，这通常涉及到车辆的动力学限制，例如车辆不能立即转向或加速到最大速度。通过结合这些约束与双向多步扩展的RRT搜索，算法可以在搜索过程中更智能地生成符合车辆动力学的路径，从而在保持搜索效率的同时确保规划出的路径是实际可执行的。 其次，为了生成平滑且适合车辆跟踪的路径，研究者将路径上的关键点作为B样条曲线的控制点。B样条曲线是一种数学工具，可以用于生成连续、平滑的曲线，并且可以通过调整控制点来改变曲线形状。在这里，使用三次B样条函数来拟合这些路径点，使得最终的规划路径不仅考虑到了搜索效率和可行性，还具有良好的平滑度，更适合车辆的实际行驶需求。 在实验部分，他们在包含平面障碍物的环境中测试了改进后的RRT算法，实验结果验证了算法的有效性，证明了该方法能够成功地在复杂环境中为自主驾驶车辆规划出可行且平滑的行驶路径。 这种改进的RRT路径规划算法为解决自主驾驶车辆的路径规划问题提供了一个实用且高效的解决方案，它结合了约束处理和路径平滑化，有助于提升自动驾驶系统的性能和安全性。这项工作对于理解如何在实际应用中优化路径规划算法具有重要的理论和实践价值。