无人车调头轨迹优化：混合A*算法在MathorCup A题中的应用

第十一届MathorCup A题优秀论文详细探讨了无人驾驶车辆在复杂环境下的调头轨迹多级规划优化问题。论文聚焦于数学建模与算法设计，特别是在狭窄空间、障碍物、人行横道和动态障碍物等条件下无人车的高效、安全路径规划。 首先，作者构建了一个简化单车运动模型，分析了无人车运动的基本特性，明确了各运动量之间的关系，以便更好地处理地图信息。接着，论文引入混合A*搜索算法，将调头过程划分为多个阶段进行优化。对于第一段转弯，采用最小圆弧优化模型；而在对向车道的轨迹规划与避障方面，混合A*算法发挥了关键作用，通过有效减少搜索空间，兼顾了算法的成功率和复杂度。 在无障碍对向车道的场景中，作者提出了一种路径规划策略，确保车辆少压线，如图8所示，轨迹参数表现良好，既保证了舒适性又提升了通行效率。在单向车道调头时，论文探讨了临界条件，例如车道边缘之间的距离，并展示了仿真结果，如图11。 对于存在静态障碍物的情况，模型能够提供有效的避障解决方案，轨迹点信息见表4，运动参数变化曲线如图12，显示了算法在应对复杂环境下的稳健性能。 面对人行横道，论文讨论了不压线调头的方法，提出了先驶过斑马线再转弯的策略，并给出了相应的轨迹和表5的数据。 当遇到动态障碍物时，作者根据障碍物的速度不同，分析了三种不同场景，模拟仿真结果显示模型在各种情况下都能找到优化的轨迹，具体示例见图15至17。 最后，论文总结了算法在处理多种复杂环境下的求解成功率，强调了其在实际应用中的实用性与有效性。整体而言，这篇论文不仅提供了深入的数学模型，还展示了在无人驾驶车辆调头轨迹规划方面的创新思考与实践成果。