基于A~*算法进行无人车的路径规划,运用栅格图法构建无人车所处宏观运动环境模型,分析了Manhattan距离,Euclidean距离,Chebyshev距离3种常用启发函数,借助MATLAB仿真软件对3种启发函数在无障碍环境,简单障碍环境,凹型陷阱障碍环境和随机复杂障碍环境下的仿真结果进行对比分析.结果表明,一般环境下,采用Manhattan距离的A~*算法...
摘要 本发明涉及一种基于A星算法的自动驾驶无人车双向动态路径规划方法,包括如下步骤初始化,载入栅格地图,设置好起点和目标点位置及无人车的移动步长;创建两个open列表和两个close列表,分别用于从起点向目标点方向使用A星算法搜索和从目标点向起点方向使用A星算法搜索;当两个open列表中出现相同节点时,表示找到了在...
摘要 为了让无人车能够在复杂多变的环境中安全高效地行驶,现设计一种路径规划算法。即对A星算法进行改进优化并应用到路径规划中,使其符合设计要求。首先,通过对h(n)进行改进加入权重系数,然后,对搜索邻域进行优化,剔除多余的方向;...展开更多 作者 缪殷俊 施卫 机构地区 江苏理工学院机械学院 出处 《电脑...
1、为克服上述现有技术的不足,本发明提供了基于改进a*-teb融合算法的无人车路径规划方法及系统,将改进a*算法与改进teb算法相互融合,有效解决全局路径单一、动态性能差以及局部路径容易陷入局部最优的问题,从而实现了优势互补,提升无人车路径规划效率、全局最优性以及实时避障性能。 2、为实现上述目的,本发明的一个或...
公开了一种基于改进A*与DWA融合算法的无人车路径规划方法,包括过程为:初始化栅格地图并设定目标点和起点;采用改进A*算法规划获得全局路径;采用改进DWA算法规划局部路径;更新当前位置为新生成的轨迹末端点,判断当前位置是否为全局目标点,如是则结束算法并连接轨迹即为最终规划路径,如否则重复采用改进DWA算法规划局部路径...
基于改进DWA算法的无人车避障研究 针对标准DWA算法在路径规划中存在较多冗余路段且路径规划时间长的缺点,提出了一种改进DWA算法.首先基于A*算法选取路径关键节点,确定无人车的子目标点;然后针对环境地... 王瑞民,张江,崔俊杰,... - 《机械设计与制造工程》 被引量: 0发表: 2023年 一种基于DWA算法改进的巡检无...
本发明的规划方法包括:根据环境信息,建立初始化栅格代价地图;利用改进的A*算法规划全局路径;基于全局路径和激光雷达传感器性能,设计滑动窗口,将窗口探测的信息作为网络的状态输入;基于深度强化学习方法,采用ActorCritic架构,设计局部规划网络,本发明将知识和数据方法相结合,能够快速规划得到最优路径,使得无人车拥有更高的...
一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法说明:本发明属于无人车导航技术领域,具体涉及一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法,...专利查询请上爱企
本发明属于无人车导航技术领域,具体涉及一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法,旨在充分发挥全局路径规划全局最优和局部规划实时避障的优势,以及改进A*算法的快速实时性和深度强化学习算法的复杂环境适应性,快速规划出无人车从起始点到目标点的无碰撞最优路径。本发明的规划方法包括:根据环境信息,建立...
本发明涉及一种基于A星算法的自动驾驶无人车双向动态路径规划方法,包括如下步骤:初始化,载入栅格地图,设置好起点和目标点位置及无人车的移动步长;创建两个open列表和两个close列表,分别用于从起点向目标点方向使用A星算法搜索和从目标点向起点方向使用A星算法搜索;当两个open列表中出现相同节点时,表示找到了在当前...