【摘 要】
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快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT^*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些
【机 构】
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吉林大学,北京航空航天大学交通科学与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB0100904),国家自然科学基金(51775235,U1564211),吉林省自然科学基金(20170101138JC)资助
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快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)算法是智能汽车路径规划的常用方法,但传统RRT和RRT^*算法存在路径抖动大、易陷入局部区域和计算效率低等缺点。针对这些问题,本文中结合实车数据提出了一种基于安全场改进RRT^*算法的智能汽车路径规划方法。首先,建立了基于安全距离模型的安全场,通过驾驶数据采集试验对模型关键参数进行了提取;在此基础上,提出了具备安全场引导和角度约束等策略的改进RRT^*算法;最后,通过仿真对算法进行了验证。结果表明,本文提出的路径规划方法能
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