基于改进A*算法的无人车路径规划研究

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随着汽车保有量的不断增加,交通故障和事故也随之增多,无人驾驶技术在降低道路交通事故发生率方面有着重要的研究意义和实际应用价值。无人车进行路径规划时可用的算法较多,在静态环境中,A*算法是搜索最短路径最有效的方法之一。针对传统A*算法本身为有损算法无法得到最优解、搜索路径耗时长及路径转折点多等缺点,以传统A*算法为基础,通过建立栅格地图,提出一种新的搜索优先级启发式信息,并将该启发式信息引入传统A*算法的启发函数里,构成新的启发函数,即提出一种改进A*算法。通过对仿真实验结果进行分析比较,验证了改进算法的有
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