基于多安全度模型的改进RRT路径规划方法

摘要

路径规划问题是自主车系统中决策环节的重要内容.快速扩展随机树(RRT)由于其算法复杂度低、搜索速度快等优点受到了广泛应用,但随机性也导致算法的效率不高、规划路径质量不佳的问题.此外,目前很多路径规划算法并没有考虑不同障碍物的危险程度.因此,论文在RRT算法的基础上,引入了人工势场法,提出了一种基于多安全度模型的改进方法,并对规划路径进行优化,从而提高了算法的收敛速度,保证了路径的安全性,并能得到较优解.通过仿真实验,证实了该算法的有效性.