基于改进快速探索随机树的复杂环境垂直泊车路径规划

针对车位狭窄、不规范停车带来的泊车困难问题，提出了一种基于改进快速探索随机树（RRT）的垂直泊车路径规划算法。为加快路径规划速度、提高规划质量，引入逆向树调整RRT目标点，使用高斯分布采样法及偏向性采样法进行融合采样，使用Reeds-Shepp(RS)曲线加快路径规划速度，并基于RS曲线进行了路径平滑优化。最后通过MATLAB仿真并与RRT及基于目标偏好的RRT(Goal-biasing RRT)进行比较，平均规划时间分别缩短52.3%与41.7%，路径代价分别减小17.7%与13.9%，证明了算法的有效性。