基于势场化改进A*算法的履带式车辆路径规划算法

传统的路径规划算法为提高所得路径质量,往往采用曲线平滑化的方式,而忽略了履带式车辆跟踪连续曲线路径精度低的问题。针对这个问题,提出了基于势场化改进A*算法的履带式车辆路径规划算法。该算法将以人工势场指出局部环境下A*算法的子目标,再通过删除冗余节点策略,提高路径直线占比,引入了Reeds-Shepp曲线,约束路径的曲率使之适用于履带车辆的行驶。最后通过MATLAB软件进行仿真,并提出转角次数、直线路径占比两项评估路径质量的评价指标。仿真结果表明,该算法所得路径短,转弯次数显著下降,直线路径占比大,平均直线路径长,复杂环境下效果依然良好。