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时间:2018-12-06
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1、改进RRT在汽车避障局部路径规划中的应用摘要:根据传统快速搜索随机树算法搜索速度快、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.关键词:快速搜索随机树;汽车局部路径规划;高斯分布;
2、路径跟随中图分类号:TP242文献标志码:AAnImprovedRRTAlgorithmofLocalPathPlanningforVehicleCollisionAvoidanceSONGXiaolin,ZHOUNan,HUANGZhengyu,CAOHaotianAbstract:TheoriginalRapidly-exploringRandomTreesalgorithmhasarapidexploring-speedandshortrequiredtimeinpathplanningthoughithaslargerandomnessandlackso
3、fconstraints.Thus,animprovedRRTwasproposedwheretheexpectedpathswerebuiltinbothstraightandcurvedroads.Therandompointswereaccordedwithnormaldistributionaroundtheexpectedpaths.Heuristicsearchmethodthatledtherandompointstothegoalwithacertainprobabilitywasalsousedforimprovement.Comparedwi
4、ththeoriginalRRTalgorithm,itperformsquitewellinbothtime-efficientandpathqualityinthesimulation.Meanwhile,theeffectivenessoftheimprovedRRTalgorithmwasverifiedinPrescan.Thepathcanbefollowedwellandthesecurelateralaccelerationwassatisfied.Inconclusion,theimprovedRRTiseffectiveinthepathpl
5、anningforvehiclecollisionavoidance.Keywords:rapidly-exploringrandomtrees;vehiclepathplanning;Gaussdistribution;pathfollowing近年来随着汽车向智能化的不断发展,无人驾驶汽车技术引得越来越多人开始关注.路径规划作为其中一项关键技术,许多学者开展了有益的探索,并取得了一些研宄成果.比如A*算法[1]、D*算法[2]等启发式搜索算法,在复杂环境下有着很好的规划速度,但是路径并不理想;人工势场法[3]是一种虚拟力算法,其优点是规划的路径平滑,但是容易
6、陷入局部最优解;人工势场法与弹性绳模型结合[4-6]在车辆局部路径规划时有理想的路径,但由于模型比较复杂,搜索效率低;此外蚁群算法、遗传算法、神经网络算法、水滴算法等智能仿生算法P-10],在令理复杂动态环境信息时有较好表现,但由于需迭代计算,时效性不够好.快速搜索随机树算法[11]由Lavalle于1998年提出,是一种基于树结构的典型算法,在移动机器人路径规划中有着较早应用.由于算法在进行路径规划时是随机采样,不需要预处理,因此有着很快的搜索速度.路径点之间可以经过运动学、动力学仿真生成可执行曲线,因此该方法可用于解决含有运动学约束的路径规划问题.但RRT算
7、法存在一些不足:1)重现性差,对同一环境进行多次路径规划结果不同;2)寻找最优或者次优路径能力较差;3)随机采样点在整个可行域内随机寻点的搜索方式,存在很多不必要的运算,影响算法速度.随着RRT算法的应用和改进,一些学者也提出了不同的方法.偏向RRT[12]以及双向RRT[13]的提出使得算法的搜索效率得到了提高;DRRT[14]与MP-RRT[15]原算法在搜索路径的稳定性上做出了改进.但上述改进之后的结果并不适用于汽车行驶路径.针对以上不足,本文将建立道路模型,考虑路径约束,改进RRT算法,使其规划出的路径能够适用于汽车运动.1道路环境建模在环境已知的情况下
8、,建立道路环境模型.直道
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