首先使用改进混合A*在时空范围内进行轨迹粗搜索获得初始轨迹,然后以初始轨迹为参考构建可行驶时空走廊,并综合考虑车辆动力学和轨迹连续性约束等条件,使用数值优化的方法进一步平滑初始轨迹。选取换道超车和旁车切入两类典型复杂动态场景进行仿真测试,结果表明,所提时空联合规划方法相较于传统时空解耦规划方法更加灵活、规划...
运动规划是自动驾驶系统生成轨迹的关键模块,现有运动规划多采用路径和速度解耦的方法,但解耦的规划方法在复杂动态场景下易陷入轨迹次优.本文提出了一种基于搜索和数值优化结合的时空联合运动规划方法,直接求解可行驶轨迹.首先使用改进混合A^(*)在时空范围内进行轨迹粗搜索获得初始轨迹,然后以初始轨迹为参考构建可行驶时空...
首先使用改进混合A*在时空范围内进行轨迹粗搜索获得初始轨迹,然后以初始轨迹为参考构建可行驶时空走廊,并综合考虑车辆动力学和轨迹连续性约束等条件,使用数值优化的方法进一步平滑初始轨迹。选取换道超车和旁车切入两类典型复杂动态场景进行仿真测试,结果表明,所提时空联合规划方法相较于传统时空解耦规划方法更加灵活、规划...
为此,本文提出了一种采用分层架构的智能汽车时 空联合规划方法,首先使用改进混合 A*在三维时空 范围内进行轨迹粗搜索获得初始轨迹,通过合理设 计混合 A*的节点扩展方式以及启发函数和代价函 数,提升轨迹的直接搜索效率和行为的合理性,然后 基于初始轨迹构建安全可行驶时空走廊,并综合考 虑车辆动力学约束,路径及速度...
首先使用改进混合A*在时空范围内进行轨迹粗搜索获得初始轨迹,然后以初始轨迹为参考构建可行驶时空走廊,并综合考虑车辆动力学和轨迹连续性约束等条件,使用数值优化的方法进一步平滑初始轨迹。选取换道超车和旁车切入两类典型复杂动态场景进行仿真测试,结果表明,所提时空联合规划方法相较于传统时空解耦规划方法更加灵活、规划...