10.19562/j.chinasae.qcgc.2023.03.001
基于DBSCAN与二分法的混合A*路径规划方法
在多障碍物非结构化场景中,传统混合A*算法存在计算效率低、路径平滑性差的问题.针对该问题,本文提出了一种基于密度聚类算法(density-based clustering,简称DBSCAN)与二分法的混合A*路径规划方法.首先,设计基于DBSCAN算法的障碍物聚类方法,简化多障碍物非结构化场景,避免混合A*算法在类U形障碍物群附近的无效节点拓展,有效提高算法效率.然后,提出基于二分法的状态节点拓展策略,能够在不显著增加混合A*算法计算复杂度的前提下,搜索出一条更平滑的路径.最后,基于MATLAB进行仿真.结果表明,在多障碍物非结构化场景中,本文提出的改进混合A*算法可以显著提升计算效率并改善路径平滑性.
自动驾驶、路径规划、混合A*算法、DBSCAN、二分法
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TP391.41;TP242;TN911.7
国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖南省自然科学基金项目;湖南省自然科学基金项目
2023-04-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
341-349,371