典型文献
改进RRT的二阶段平滑搜索算法
文献摘要：
在复杂的环境当中,智能车辆路径规划模块的职能是产生一条合适的路径让智能车路径跟踪模块进行跟踪.在路径规划模块中要考虑两个方面:第一个方面是算法能够快速地搜索出一条安全的路径;第二个方面是算法进行路径规划的同时能够考虑车辆自身模型的约束,即运动学约束限制.然而快速搜索随机树R RT算法进行大范围路径搜索的过程中存在收敛速度较慢、搜索路径曲折角度过大的问题,导致车辆跟随时转弯角度过大、转向不连续,不满足车辆运动学模型.二阶段RRT算法TSRRT(Two-Stage RRT)采用融合最大转向角度的三次Bezier曲线进行上边界曲率优化,使规划路径能够满足车辆运动的转向角度,让车辆在行驶过程中能够以不停车的方式进行连续平稳转向;同时为了加快算法的收敛速度,通过第一阶段的启发式函数采样搜索以及第二阶段Dubins曲线直接连接最终终点和第一阶段搜索终点,能够有效地提高算法的整体搜索效率.通过实验验证,改进的RRT算法TSRRT,相比于传统RRT算法搜索时间减少近43％,路径长度减少近25％,同时提高了路径的平滑性,使已搜索路径曲率能够满足连续,能够让车辆在不停止的情况下连续平稳转弯,以便车辆后续更好地进行路径跟踪.
文献关键词：
快速搜索随机树;TSRRT算法;搜索时间;平滑性;启发式函数;Bezier曲线;Dubins曲线
中图分类号：
作者姓名：
罗辉;蒋涛;周楠;许林;谭学敏;程永杰
作者机构：
成都信息工程大学 控制工程学院,成都 610000
文献出处：
引用格式：
[1]罗辉;蒋涛;周楠;许林;谭学敏;程永杰-.改进RRT的二阶段平滑搜索算法)[J].计算机工程与应用,2022(12):74-84
A类：
TSRRT
B类：
搜索算法,智能车辆,车辆路径规划,车路,路径跟踪,运动学约束,约束限制,快速搜索随机树,路径搜索,收敛速度,较慢,搜索路径,折角,车辆跟随,转弯,弯角,车辆运动学,运动学模型,Two,Stage,转向角,Bezier,上边,规划路径,行驶过程,不停车,第一阶段,启发式函数,及第,第二阶段,Dubins,直接连接,搜索效率,搜索时间,路径长,平滑性,路径曲率,便车
AB值：
0.363498
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