基于改进RRT算法的无人驾驶汽车轨迹规划

作者：贺伊琳; 高奇; 赵丹; 刘伟无人驾驶汽车转向约束改进rrt算法目标偏向三次b样条曲线

摘要：针对无人驾驶汽车,提出了一种基于改进快速搜索随机树(RRT)的轨迹规划算法。首先，基于车辆转向约束,在传统RRT算法的基础上,限制采样可行区域,基于目标偏向策略,以一定的概率将目标点作为随机点进行随机树扩张；其次,对生成路径采用三次B样条曲线平滑处理,降低轨迹曲线的曲率及曲率变化率；最后,基于Matlab／CarSim联合仿真平台构建直线路况与直角路况,并使用提出的算法在不同路况下进行轨迹规划的仿真与分析。结果表明:改进RRT算法下规划轨迹的曲率均值、极大值与方差小,相比于无约束控制,15°转角约束下在直线路况中分别降低了22.9％，51.7％与43.3％,在直角路况中分别降低了29.5％，59.3％与40.3％;同时,改进RRT算法的平均采样点数及平均树节点数少、规划时间短,相比于无转角约束,15°转角约束下在直线路况中分别降低了62.9％，38.2％与78.5％,在直角路况中分别降低了34.0％，41.9％与27.4％,路径规划质量和速度显著提高。

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