基于自适应A*算法的自动驾驶车辆路径规划方法研究

应用传统A*算法进行路径规划时,存在拐点过多、搜索效率较差、转折角度过大等问题,提出一种基于自适应A*算法的自动驾驶车辆路径规划算法。首先,针对传统A*算法运算时间较长的问题,采用指数增长法对启发式函数进行加权,从而提高搜索效率;然后,在启发函数中引入航向角影响因子,使自动驾驶车辆在工作时满足其转向特性;最后,通过三次B样条插值函数对路径中拐点处进行平滑处理,使拐点处尖角的局部路径更加平滑。MATLAB仿真结果表明：改进A*算法生成的路径在长度、总航向角和曲线平滑方面的性能指标优于传统A*算法,使自动驾驶车辆获得一条满足自身约束的优质路径,且在不同的地图环境下,提出的自适应A*算法能够适应不同的环境且可以有效地保持其可行性与优越性。