基于概率A*的智能车路径规划算法
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作者:
作者单位:

1.江苏大学汽车与交通工程学院 镇江 212013; 2.江苏大学京江学院 镇江 212013

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通讯作者:

中图分类号:

TP242

基金项目:

汽车仿真与控制国家重点实验室开放基金(20171109)、江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室开放课题(BM20082061702)、 江苏大学高级人才科研启动项目(5501120008)资助


Intelligent vehicle path planning algorithm based on probability A*
Author:
Affiliation:

1.School of Automotive and Traffic Engineering,Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China; 2.Jiangsu University Jingjiang College,Zhenjiang 212013, China

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    摘要:

    为保证智能车辆能够按照规划的路径安全行驶,且满足车辆动力学特性,针对混合A*算法中没有引导性策略所产生较多不必要的搜索问题,提出概率A*算法先得到搜索粗路径,提高在随后搜索过程中搜索效率。然后利用概率A*算法得到的路径点引导节点走向,避免节点向障碍物等搜寻。最后对节点的代价函数进行优化。仿真实验结果表明,与混合A*算法相比,本文所提出的算法平均减少搜索时间10.8%,且得到的路径相对规整平滑。该算法可以在较短时间内为智能车辆规划一条安全可行平滑的路径。

    Abstract:

    In order to ensure that the intelligent vehicle can run safely according to the planned path and meet the vehicle dynamics characteristics, and solve the unnecessary search problems caused by the lack of guidance strategy in the hybrid A* algorithm, a probabilistic A* algorithm is proposed to obtain the search rough path firstly, which improves the search efficiency in the subsequent search process. Secondly the path points obtained by the probabilistic A* algorithm are used to guide the search direction to avoid colliding with obstacles. Finally, optimize the cost function of nodes. Simulation results show that, compared with the hybrid A* algorithm, the proposed algorithm reduces the search time by 10.8% on average, and the resulting path is relatively regular and smooth. The algorithm can plan a safe, feasible and smooth path for intelligent vehicles in a short time.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

徐淦,李文超,刘美如.基于概率A*的智能车路径规划算法[J].电子测量技术,2023,46(8):92-98

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  • 在线发布日期: 2024-02-07
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