典型文献
基于改进A*算法的无人车路径规划
文献摘要：
本文针对传统A*算法在全局路径搜索过程中单向搜索耗时较长、搜索范围较大的缺点,提出一种改进双向A*算法,通过起点与终点同时搜索路径减小搜索时间,并在双向搜索的基础上采取方向性扩展的方法减少搜索范围,并在形成路径的过程中考虑车辆的体积,防止与障碍物的边角发生刮碰,结果优化后的双向A*算法与传统A*算法相比,耗时减少45.2%,路径长度11.47%。可得到结论:改进的双向A*算相较于传统A*算法能够更加高效的规划出最优路径,能够有效解决搜索路径范围大,耗时时间长且考虑车辆体积。
文献关键词：
双向A*算法;启发函数;方向性搜索;考虑体积
中图分类号：
作者姓名：
田佳舜;段敏
作者机构：
辽宁工业大学汽车与交通工程学院 辽宁锦州 121001
文献出处：
引用格式：
[1]田佳舜;段敏-.基于改进A*算法的无人车路径规划)[J].汽车博览,2022(26):149-151
A类：
方向性搜索
B类：
无人车,车路,路径规划,全局路径,路径搜索,搜索范围,过起,搜索路径,搜索时间,双向搜索,形成路径,中考,障碍物,边角,路径长,划出,最优路径,时时,启发函数,考虑体积
AB值：
0.445866
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