基于行车风险场的变邻域A^(*)算法车辆路径规划

随着车辆智能化水平的飞速发展,为了满足智能车辆对全局路径规划的速度、平滑性和安全性要求,提出了一种基于行车风险势场的变邻域改进A*算法。首先对栅格地图的环境建模中加入必要安全空间和冗余安全空间,保留足够的行车安全裕度;为了提升环境适应性,基于车辆当前位置和目标点的位置关系,改进了启发函数的计算方式;同时结合行车风险势场对于车辆产生的合力,改进算法扩展搜索机制,引入了横纵向和斜向增扩策略,提升算法的搜索效率;完整路径规划算法完成后,通过冗余点剔除和动态切点光滑算法对路径进行二次处理,形成最终的平滑车辆路径。最后通过仿真实验进行算法对比,验证了改进算法对于智能车辆路径规划性能和行车安全性的提升。