改进RRT算法的无人驾驶车辆路径规划研究

作     者：樵永锋 王瀚鑫 周淑文 杨贵军 QIAO Yong-feng;WANG Han-xin;ZHOU Shu-wen;YANG Gui-jun

作者机构：东北大学机械工程与自动化学院辽宁沈阳110819 丹东东方测控技术股份有限公司辽宁丹东118002 

基　　金：辽宁省科技攻关项目(2021JH1/10400011) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2023年第384卷第2期

页      码：276-281,285页

摘      要：针对基础快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)应用于无人驾驶车辆路径规划时缺乏导向性,收敛速度慢,路径平滑性差及规划结果并非最优解等问题,提出了一种基于RRT的路径规划改进算法。首先,设计了启发式采样策略:提出基于权重分配的目标指向的局部扩展方式,解决了节点盲目扩展的问题,避免了因目标偏向而出现路径陷入局部最小值的情况,并通过设置转角阈值约束节点转角范围,同时采用变步长采样策略,提高了算法局部避障能力;其次,对已得路径进行后处理:提出了节点优化策略,并用B样条曲线进行路径拟合,实现了路径长度的优化并满足平滑性要求,路径末端与目标点采用Reeds-Shepp曲线连接,解决了车辆抵达目标点时的航向问题。最后利用Matlab软件,将改进算法与基础RRT及其衍生算法进行了对比分析,验证了所提算法的有效性和优越性。

主 题 词：无人驾驶车辆 路径规划 RRT算法 启发式采样 后处理 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3997.2023.02.056

馆 藏 号：203118466...