汽车工程 ›› 2023, Vol. 45 ›› Issue (3): 341-349.doi: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.03.001
所属专题: 智能网联汽车技术专题-规划&决策2023年
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胡满江1,2,牟斌杰1,杨泽宇1,2(),边有钢1,2,秦晓辉1,2,徐彪1,2
Manjiang Hu1,2,Binjie Mou1,Zeyu Yang1,2(),Yougang Bian1,2,Xiaohui Qin1,2,Biao Xu1,2
摘要:
在多障碍物非结构化场景中,传统混合A*算法存在计算效率低、路径平滑性差的问题。针对该问题,本文提出了一种基于密度聚类算法(density-based clustering,简称DBSCAN)与二分法的混合A*路径规划方法。首先,设计基于DBSCAN算法的障碍物聚类方法,简化多障碍物非结构化场景,避免混合A*算法在类U形障碍物群附近的无效节点拓展,有效提高算法效率。然后,提出基于二分法的状态节点拓展策略,能够在不显著增加混合A*算法计算复杂度的前提下,搜索出一条更平滑的路径。最后,基于MATLAB进行仿真。结果表明,在多障碍物非结构化场景中,本文提出的改进混合A*算法可以显著提升计算效率并改善路径平滑性。