[发明专利]基于变步长A星搜索的无人驾驶汽车局部路径规划方法

摘要

本发明公开了一种基于变步长A星搜索的无人驾驶汽车局部路径规划方法，它利用事先设置好的搜索模板，根据拓展点与障碍物之间的距离关系，自适应的从搜索模板中得到不同的拓展步长，从而降低A星算法的拓展节点个数，提高A星算法的计算效率，满足应用场景的实时性要求。本发明的有益效果在于：利用变步长策略，使得A星搜索能够降低拓展节点个数，降低计算复杂度；利用预设的计算模板，提高计算效率，从而确保该发明能够直接用于对实时性要求较高的无人驾驶车辆局部路径规划中，能够提升无人驾驶技术，进一步推广无人驾驶产品的应用，产生较好的经济效益。

主权项

1.基于变步长A星搜索的无人驾驶汽车局部路径规划方法，其特征在于：它包括如下步骤，/n步骤一：初始化搜索模板；/n步骤二：构建搜索空间，输入带方向的初始点S、带方向的目标点T、引导线L和障碍物图costmap；/n步骤三：建立OPEN表和CLOSE表；/n步骤四：设置评估函数F(i)＝G(i)+H(i)；/n其中，i表示第i个节点，G(i)表示从初始点S到该i节点的已付出的代价值，H(i)表示从该i节点到目标点T的预测代价值；/n步骤五：计算初始点S的评估函数值F，并放入OPEN表中；/n步骤六：OPEN表中的点按评估函数值F从小到大进行排序；/n步骤七：如果OPEN表不为空，则弹出OPEN表中排序的第一个节点K，否则算法失败；/n步骤八：判断该节点K是否与目标点T足够靠近，如果是，则结束算法，输出节点K及其一系列父节点作为搜索结果；否则进行步骤九；/n步骤九：根据当前拓展点K与障碍物图costmap的关系，得到拓展步长step；/n步骤十：根据K的方向，在预设模板中寻找最接近的方向，根据拓展步长step，在预设模板中寻找最接近的预设搜索步长，然后向预设的搜索分支拓展节点K的相邻节点；/n步骤十一：判断待拓展的n个节点中是否有节点已经在CLOSE表中，如是，则放弃该节点；/n步骤十二：根据评估函数F(i)和拓展步长step，利用搜索模板计算拓展节点j(j∈{1，n})的评估值；/n步骤十三：把带评估值的拓展节点放入OPEN表中，把节点K放入CLOSE表中；/n步骤十四：跳到步骤六。/n