典型文献
基于改进快速探索随机树的复杂环境垂直泊车路径规划
文献摘要：
针对车位狭窄、不规范停车带来的泊车困难问题,提出了一种基于改进快速探索随机树(RRT)的垂直泊车路径规划算法.为加快路径规划速度、提高规划质量,引入逆向树调整RRT目标点,使用高斯分布采样法及偏向性采样法进行融合采样,使用Reeds-Shepp(RS)曲线加快路径规划速度,并基于RS曲线进行了路径平滑优化.最后通过MATLAB仿真并与RRT及基于目标偏好的RRT(Goal-biasing RRT)进行比较,平均规划时间分别缩短52.3％与41.7％,路径代价分别减小17.7％与13.9％,证明了算法的有效性.
文献关键词：
垂直泊车;路径规划;改进RRT算法;高斯分布采样;Reeds-Shepp曲线
中图分类号：
作者姓名：
徐远征;吴长水
作者机构：
上海工程技术大学,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]徐远征;吴长水-.基于改进快速探索随机树的复杂环境垂直泊车路径规划)[J].汽车技术,2022(07):42-47
A类：
高斯分布采样
B类：
快速探索随机树,复杂环境,垂直泊车,车路,车位,停车,车带,困难问题,RRT,路径规划算法,标点,采样法,偏向性,合采,Reeds,Shepp,RS,路径平滑,平滑优化,目标偏好,Goal,biasing,路径代价
AB值：
0.385347
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