一种改进A*算法在智能车中的应用研究

• 作者: 杨瑶 付克昌 蒋涛 刘甲甲 向泽波 程永杰
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 智能车 路径规划 A*算法 车辆运动学模型 方向代价 自适应惩罚代价
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 智能网联汽车专栏
• 页码范围: 71-79
• 页数: 9页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2021.03.009

摘要

在智能车的自主导航中,要求规划模块在满足一定限制条件下,生成符合智能车运动特性的路径.而传统A*算法存在着路径点不平滑,路径点紧挨障碍物和起始时刻路径不合理的问题.为了解决传统A*算法所存在的问题,首先建立了车辆运动学模型并得到约束条件,同时将方向代价和自适应障碍物惩罚代价加入评价函数中;然后用车辆约束条件优化启发函数和路径优化模块;最后通过自由边界三次插值算法拟合转折点,使A*算法规划的路径能够更好地被跟踪模块跟踪.通过实验分析可知:相比于传统A*算法,改进A*算法规划的路径更适用于实际车辆的运动控制.