基于改进RRT算法的无人车路径规划仿真研究

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路径规划作为无人车核心算法,要规划出合理的避障路径,保证车辆可以在复杂路况上安全行驶。阿克曼转角类型的车辆在行驶过程中受非完整约束,故规划出的路径不仅要符合车辆运动学约束,还要满足算法效率的要求。传统的快速搜索随机树(RRT)算法存在效率低、线路随机等问题,故提出改进的RRT算法。在起点和终点同时生成两棵RRT树,并行计算多条路径,根据评价函数择优选择,并对该路径进行优化和平滑处理。通过仿真和实验的验证,上述方法可以规划出满足车辆控制的要求避障路径,同时具有很高的算法效率,对无人车路径规划算法开发有很好的
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