改进RRT在汽车避障局部路径规划中的应用

作者：宋晓琳; 周南; 黄正瑜; 曹昊天

来源：湖南大学学报(自然科学版), 2017, 44(04): 30-37.

DOI：10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2017.04.005

• 快速搜索随机树
• 汽车局部路径规划
• 高斯分布
• 路径跟随

根据传统快速搜索随机树算法(rapidly random-exploring trees,简称RRT)搜索速度快、所需时间短,但随机性大以及约束不足等特点,建立了直道和弯道的期望路径模型,采用高斯分布描述随机采样点,并引入启发式搜索机制,改进RRT算法.与原算法仿真对比,结果表明:改进算法所规划的路径质量显著提高,规划时间缩短一倍.同时,在Prescan软件中搭建直道和弯道仿真场景,跟随规划路径,结果表明:改进后RRT算法所得路径具有很好的跟随效果,且侧向加速度在车辆稳定性要求范围内,说明采用改进后的RRT算法进行汽车局部路径规划可行实用.

• 出版日期2017
• 单位湖南大学