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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了基于改进A*‑TEB融合算法的无人车路径规划方法及系统，涉及无人车路径规划领域，构建静态栅格地图，并在静态栅格地图中指定无人车的全局起始点与全局目标点；采用改进的A*全局路径规划方法，在静态栅格地图中构建出一条由全局起始点到全局目标点的全局最优路径；按照全局最优路径行进过程中，不断截取距离无人车预设范围的局部路径，对局部路径进行重新规划，使得无人车不断朝着局部目标点行进，直到达到最终的全局目标点；本发明将改进A*算法与改进TEB算法相互融合，有效解决全局路径单一、动态性能差以及局部路径容易陷入局部最优的问题，从而实现了优势互补，提升无人车路径规划效率、全局最优性以及实时避障性能。
主权项：1.基于改进A*-TEB融合算法的无人车路径规划方法，其特征在于，包括：构建静态栅格地图，并在静态栅格地图中指定无人车的全局起始点与全局目标点；采用改进的A*全局路径规划方法，在静态栅格地图中构建出一条由全局起始点到全局目标点的全局最优路径；无人车按照全局最优路径行进过程中，不断截取距离无人车预设范围的局部路径，对局部路径进行重新规划，使得无人车不断朝着局部目标点行进，直到达到最终的全局目标点；其中，所述改进的A*全局路径规划方法，以全局起始点为初始当前节点，搜索当前节点的一组临近子节点，将父节点到目标点的成本估计值和动态指数权值引入到成本函数中，计算各个临近子节点的成本估计值，选择成本估计值最小的临近子节点作为当前节点，进行迭代的搜索和计算，直到当前节点为全局目标点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于改进A*-TEB融合算法的无人车路径规划方法及系统
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