[發(fā)明專利]一種基于Hybrid-astar的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110216076.8 | 申請(qǐng)日: | 2021-02-26 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112923946A | 公開(公告)日: | 2021-06-08 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 鐘英杰;盛書磊 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 廣州海格通信集團(tuán)股份有限公司 |
| 主分類號(hào): | G01C21/34 | 分類號(hào): | G01C21/34 |
| 代理公司: | 廣州市華學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245 | 代理人: | 黃磊;雷芬芬 |
| 地址: | 510663 廣東省廣州*** | 國(guó)省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 hybrid astar 動(dòng)態(tài) 路徑 規(guī)劃 方法 | ||
本發(fā)明公開了一種基于Hybrid?astar的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法,包括:S1,根據(jù)已知的全局路徑、用戶設(shè)置的最大路徑規(guī)劃長(zhǎng)度dmax和可變規(guī)劃距離dplan進(jìn)行可變規(guī)劃距離的粒度分割,生成全局路徑;S2,對(duì)動(dòng)態(tài)路徑進(jìn)行優(yōu)化;其中,對(duì)動(dòng)態(tài)路徑進(jìn)行優(yōu)化的步驟包括:分段規(guī)劃多點(diǎn)組合路徑搜索、角度平滑和貝塞爾曲線差值平滑中的至少一種;S3,將優(yōu)化后的路徑周期性下發(fā)至無(wú)人車,無(wú)人車根據(jù)路徑行駛。本發(fā)明按照可變規(guī)劃距離進(jìn)行粒度分割,生成全局路徑,將全局路徑分解為若干路徑點(diǎn)子集;采用多點(diǎn)組合路徑搜索方法進(jìn)行路徑搜索,提高路徑搜索的成功概率。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及車輛動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于Hybrid-astar的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法。
背景技術(shù)
路徑規(guī)劃中常常使用混合A*算法,混合A*(Hybrid-astar)是一種適用于全局、靜態(tài)的路徑規(guī)劃算法。通過(guò)連續(xù)坐標(biāo)系下進(jìn)行啟發(fā)式搜索生成運(yùn)動(dòng)軌跡,并對(duì)運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行車輛非完整性約束得到車輛的行駛最終運(yùn)動(dòng)軌跡。傳統(tǒng)的A*算法使用2D歐式距離啟發(fā)式搜索,混合A*使用車輛非完整性約束啟發(fā)式搜索和完整性約束啟發(fā)式搜索,同時(shí)使用Reeds-Shepp曲線加快搜索速度。參見圖1,混合A*算法的實(shí)現(xiàn)步驟為:
1)把起點(diǎn)加入open list;
2)重復(fù)以下步驟遍歷所有節(jié)點(diǎn):
①遍歷open list,查找F(Reed-Shepp距離/Dubins距離)值最小的節(jié)點(diǎn),把它作為當(dāng)前要處理的節(jié)點(diǎn)。
②把這個(gè)節(jié)點(diǎn)移到close list。
③對(duì)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的8個(gè)相鄰方向的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行遍歷。
a.如果它是不可抵達(dá)的或者它在close list中,忽略它。否則,做如下處理。
b.把該節(jié)點(diǎn)加入open list,并且把當(dāng)方格設(shè)置為它的父親,記錄該方格的F,G和H值。
c.G值作衡量該路徑是否是最優(yōu)路徑,G值越小路徑越優(yōu)。如果G值最小,把它的父親設(shè)置為當(dāng)前方格,并重新計(jì)算它的G和F值。
④生成Reed-Shepp曲線,并進(jìn)行碰撞檢測(cè),把終點(diǎn)加入到了open list中,停止路徑遍歷。
3)保存路徑。從終點(diǎn)開始,每個(gè)方格沿著父節(jié)點(diǎn)移動(dòng)直至起點(diǎn),得到混合A*規(guī)劃好的路徑。
混合A*是一種適用于靜態(tài)全局、由始點(diǎn)到終點(diǎn)的兩點(diǎn)路徑規(guī)劃算法。其在做長(zhǎng)距離或動(dòng)態(tài)的行駛規(guī)劃中耗時(shí)長(zhǎng)、無(wú)法避開動(dòng)態(tài)障礙物;并且混合A*算法只適用于近似最優(yōu)路徑規(guī)劃,無(wú)法滿足用戶特性化需求,所以并不適用于動(dòng)態(tài)的路徑規(guī)劃。
因此,行業(yè)內(nèi)急需研發(fā)一種基于動(dòng)態(tài)、多點(diǎn)路的路徑規(guī)劃算法。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是為了克服以上現(xiàn)有技術(shù)存在的不足,提供了一種適用于動(dòng)態(tài)、高速應(yīng)用場(chǎng)景,且能實(shí)時(shí)避障能力的Hybrid-astar的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法。
本發(fā)明的目的通過(guò)以下的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn):
一種基于Hybrid-astar的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃方法,包括:
S1,根據(jù)已知的全局路徑、用戶設(shè)置的最大路徑規(guī)劃長(zhǎng)度dmax和可變規(guī)劃距離dplan進(jìn)行可變規(guī)劃距離的粒度分割,生成全局路徑;
S2,對(duì)動(dòng)態(tài)路徑進(jìn)行優(yōu)化;其中,對(duì)動(dòng)態(tài)路徑進(jìn)行優(yōu)化的步驟包括:分段規(guī)劃多點(diǎn)組合路徑搜索、角度平滑和貝塞爾曲線差值平滑中的至少一種;
S3,將優(yōu)化后的路徑周期性下發(fā)至無(wú)人車,無(wú)人車根據(jù)路徑行駛。
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