基于双向随机树改进的智能车辆路径规划研究

• 作者: 施杨洋 朱林峰 杨家富 梅淼
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 智能车辆 快速扩展随机树 角度约束 节点优化 路径平滑
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘与人工智能
• 页码范围: 1287-1293
• 页数: 7页
• 分类号: TP242
• 字数: 4140字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.07.018

摘要

针对快速扩展随机树算法随机性大、收敛速度慢和偏差性的问题,基于基本快速扩展随机树算法,通过采用循环交替迭代的搜索方式生成新节点,双向随机树同时搜索,改进优化了基本快速扩展随机树算法,解决了基本快速扩展随机树算法随机性大、收敛速度慢和偏差性的问题.建立车辆转向模型,确定车辆转向角度约束范围,在算法中增加车辆的转弯角度约束,减少生成路径的偏差性,改善了生成路径的质量.对生成的路径进行节点优化,去除多余的节点,缩短了路径的长度,提高了路径的可行性.采用B样条曲线改善路径的平滑度,在路径折点处插入局部端点,对路径进行平滑度处理,使生成的路径更加符合车辆的行驶条件.用M atlab进行虚拟仿真,验证了该算法的正确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨家富	南京林业大学机械电子工程学院	38	93	6.0	7.0
2	梅淼	南京林业大学机械电子工程学院	5	1	1.0	1.0
3	朱林峰	南京林业大学机械电子工程学院	5	5	1.0	2.0
7	施杨洋	南京林业大学机械电子工程学院	7	17	2.0	4.0