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【发明公布】一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法_华南理工大学_202010763228.1 

申请/专利权人:华南理工大学

申请日:2020-07-31

公开(公告)日:2020-11-24

公开(公告)号:CN111982142A

主分类号:G01C21/34(20060101)

分类号:G01C21/34(20060101);G05D1/02(20200101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2023.04.18#授权;2020.12.11#实质审查的生效;2020.11.24#公开

摘要:本发明公开了一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法,包括如下步骤:本发明将室外特定区域停车场划分为网格,每个网格中心视为一个控制点,将所有控制点放入L集并编号,根据空间状态初始化各控制点初始权重矩阵OM,自动确定起点、手动选择目标终点,动态识别障碍物;然后根据改进A星算法的智能车全局路径规划方法,规划出全局最优的路径;在用户界面显示可行驶路径,进行路口信息、减速、转向等安全性提示。本发明解决了智能车辆路径规划不能高效规划最短路径问题,完成室外停车场最短路径规划和全局路径避障的综合行驶的目标,且路口信息、减速、转向等安全性提醒,本发明直观明了,功能完善,可适用于大多数场景路径规划。

主权项:1.一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、在室外停车场路网路段中,将搜索区域划分为多个网格,每个网格中心视为控制点,确定起点、目标点、障碍物点;步骤二、根据路网信息,创建初始权重ORM;步骤三、初始化O集、C集、路径P,将起点加入到O集合,置空C集合;步骤四、判断O集合中是否有目标点,如果是,路径搜索成功,智能车全局路径规划结束;如果不是,继续如下步骤;步骤五、将可行驶区域加入到O集合,对O集合检索,寻求最小代价值f,确定暂定的父节点,加入C集,进行子节点重塑;步骤六、检查暂定父节点是否有最小代价G值,如果是,重复步骤四;如果否,寻求最小G值,确定目标父节点,加入C集,子节点重塑,重复步骤四;步骤七、在地图界面,显示出动态路径,并进行转向、减速、路口信息显示提醒。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华南理工大学 一种基于改进A星算法的智能车全局路径规划方法

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