机构名称：
¥ 2.0
摘要：随着智能驾驶技术的快速发展，实现无人车辆的准确路径计划变得越来越重要。但是，在处理复杂且不断变化的道路状况时，路径规划算法面临挑战。在本文中，提出了基于优化的全球编程算法，旨在提高生成路径的准确性和鲁棒性，同时保持了传统A*算法的效率。首先，将惩罚函数和障碍栅格系数集成到搜索成本函数中，以增加搜索路径的适应性和方向性。其次，提出了一种有效的搜索策略来解决轨迹将通过稀疏障碍的问题，同时降低空间复杂性。第三，基于离散平滑优化的冗余节点消除策略有效地减少了控制点和路径的总长度，并大大降低了随后的轨迹优化的难度。最后，基于实际地图栅格化的仿真结果突出了路径计划的高级性能以及基准之间的比较，而拟议的策略则表明了优化的A*算法可显着提高计划中路径的安全性和合理性。值得注意的是，它将遍历节点的数量减少了84％，总转弯角度降低了39％，并在一定程度上缩短了总路径长度。
文章基于优化的*算法
主要关键词
相关文件推荐
