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湖南大学胡满江教授团队研究成果：基于DBSCAN与二分法的混合A*路径规划方法
来源：世展网
分类：车行业资讯
2023-04-17 18:47
阅读：13354
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《汽车工程》2023年第3期发表了湖南大学胡满江教授团队研究成果“基于DBSCAN与二分法的混合A*路径规划方法”一文。论文针对多障碍物非结构化道路场景中传统混合A*算法计算效率低、路径平滑性差的问题，提出了一种基于DBSCAN与二分法的改进混合A*算法，该方法通过障碍物聚类简化和二分法状态节点拓展，可显著提升计算效率并改善路径平滑性。
研究背景路径规划模块是自动驾驶车辆诸多技术模块中的关键环节，主要任务是基于环境地图模型生成一条从起始点到目标点的无碰撞路径。其中，从A*算法改进发展而来的混合A*算法，克服了A*算法中拓展节点必须落在栅格中心的缺点，并且考虑了车辆运动学约束，在自动驾驶车辆的路径规划领域得到了广泛运用。但混合A*算法规划路径仍存在非完备、非最优、计算效率低等问题。研究内容1. 基于DBSCAN的障碍物聚类方法：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。2.基于二分法的节点拓展方式：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。
图3 二分节点拓展示意图
图4 二分节点拓展流程图
3. Matlab仿真验证：设计了60 m×70 m多障碍物非结构化场景和基于真实矿区的场景，采用Matlab进行仿真验证。
研究结果
1. 聚类方法仿真结果：基于DBSCAN算法对障碍物进行聚合后，简化了多障碍物环境，解决了混合A*算法中，车辆可能被错误导向U形障碍物群中而浪费大量算力的问题，有效提高了算法的计算效率。创新点与意义
论文针对多障碍物非结构化道路场景中传统混合A*算法计算效率低、路径平滑性差的问题，提出了一种基于DBSCAN与二分法的改进混合A*算法，该方法通过障碍物聚类简化和二分法状态节点拓展，可显著提升计算效率并改善路径平滑性。该研究具有重要的工程应用价值。关于《汽车工程》
1.行业声誉：汽车工程领域高质量科技期刊分级目录T1级别期刊2.检索收录：Ei & 核心3.首轮评审：< 30工作日4.在线投稿：www.qichegongcheng.com
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