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申请/专利权人：贵州大学
摘要：本申请提供了一种越野环境下的自动驾驶车辆路径规划方法及装置，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：获取越野环境中的地形地貌信息，根据所述地形地貌信息进行参数化建模，得到多层融合的越野栅格地图；基于所述地形地貌信息和多层融合的越野栅格地图，确定各类地形因素影响下的路径代价函数；基于变步长策略、偏置采样策略、重连接优化策略以及所述路径代价函数对RRT算法进行改进，得到MT‑RRT算法；在所述多层融合的越野栅格地图上执行所述MT‑RRT算法进行路径搜索；对所述路径搜索的结果进行路径平滑处理，并输出最优路径。以此方式，使得车辆进行路径规划时考虑的因素更加全面，能快速准确地给出最优规划路径。
主权项：1.一种越野环境下的自动驾驶车辆路径规划方法，其特征在于，包括：获取越野环境中的地形地貌信息，根据所述地形地貌信息进行参数化建模，得到多层融合的越野栅格地图；基于所述地形地貌信息和多层融合的越野栅格地图，确定各类地形因素影响下的路径代价函数；其中，所述基于所述地形地貌信息和多层融合的越野栅格地图，确定各类地形因素影响下的路径代价函数，包括：根据所述多层融合的越野栅格地图，确定所有路径段，并根据所述路径段计算路径长度代价；根据所述地形地貌信息和多层融合的越野栅格地图，确定通过坡度障碍的路径长度大小、通过沙地障碍的路径长度大小以及通过泥地障碍的路径长度大小；根据所述通过坡度障碍的路径长度大小、通过沙地障碍的路径长度大小以及通过泥地障碍的路径长度大小，确定地形障碍通过代价；根据所述路径长度代价和地形障碍通过代价，确定各类地形因素影响下的路径代价函数；基于变步长策略、偏置采样策略、重连接优化策略以及所述路径代价函数对RRT算法进行改进，得到MT-RRT算法；在所述多层融合的越野栅格地图上执行所述MT-RRT算法进行路径搜索；对所述路径搜索的结果进行路径平滑处理，并输出最优路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 一种越野环境下的自动驾驶车辆路径规划方法及装置
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