基于改进RRT*与行驶轨迹优化的智能汽车运动规划

摘要：

针对传统快速扩展随机树算法(Rapidly-exploring random tree,RRT)搜索较慢、规划路径曲折、平顺性差等问题,提出了一种结合改进RRT*与贝塞尔曲线控制点优化的智能车辆运动规划方法.该方法通过在给定概率分布下采样,结合基于方向相似性的多步扩展与路径简化,使用贝塞尔曲线拟合生成规划问题初始解,最后使用序列二次规划优化曲线控制点,从而在动态障碍物环境中生成兼具安全性与驾驶舒适性的车辆行驶轨迹.在仿真实验中将本文算法与常规RRT及曲线拟合方法进行了比较,结果显示本文算法在搜索速度、平顺性、安全性等方面有较大提升.

关键词：改进RRT*算法、概率采样、路径简化、贝塞尔曲线、轨迹优化

所属期刊栏目：48

分类号：U463.6;V412.4;TP273

资助基金：国家自然科学基金51875339

在线出版日期：2023-01-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2941-2950