基于修正PRM算法的智能车辆路径规划研究

针对概率地图算法(Probabilistic Road Map, PRM)存在选取采样点缺乏导向性、路标图复用率低和算法搜索效率低等问题,设计一种以空间主轴线为参照轴的伪随机采样策略,优化采样点的生成方式,去除冗余采样点;设置路点之间距离阈值,采用双向递增方法进行碰撞检测,优化碰撞检测调用次数,提取规划路径的关键路点作为贝塞尔曲线的离散控制点,对路径进行平滑处理,使生成的路径更加符合车辆的行驶工况,利用Matlab、ROS搭建试验平台对修正PRM算法的正确性进行验证分析;对比基本PRM算法,修正PRM算法在路标图的构建速度、路径规划速率和路径长度3方面具有明显的优势。