[发明专利]一种基于改进A星算法的多状态车辆路径规划方法

权利要求书

1.一种基于改进A星算法的多状态车辆路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1:将搜索区域划分为二维数组，数组每个元素对应一个搜索区域的节点，共有n个节点；

步骤S2:构建开放列表open list与关闭列表close list；open list中存放在路径规划中待检测的节点，close list中存放已检测过的节点；起始节点放到close list中；开放列表和关闭列表中每个节点有3个属性：父节点、G和H；

父节点为路径中通过该节点所经过的上一节点，G为起始节点到该节点的代价，H为该节点到目标节点的代价；

步骤S3:3.1构造单一状态下车的节点权重W_i；

车辆共有m种状态；当一个节点只有一种状态的车能通过，则该节点对于此状态的车的权重为1；当该节点还有其他x种状态的车能通过，则该节点对此种状态的车的权重为1+0.1*x；其中i＝1,2,3……m；x＝1,2,3……m-1；

3.2将m种状态的车分别构造节点权重W_i；

步骤S4:根据启发式函数F(x)＝G+H计算节点的代价以搜索车的最优路径；H为节点j到目标节点的代价，G为起始节点到节点j的代价；

H采用节点j到目标节点曼哈顿距离表示；G用起始节点到节点j父节点的代价G_a、节点j父节点到节点j的代价G_b，两者之和来表示；其中G_a为节点j父节点的G值，G_b为节点j父节点到节点j的曼哈顿距离与车在i状态下对于节点j的权重W_ij的乘积，其中i＝1,2,3……m,j＝1,2,3……n；

将open list中F(x)值最小的节点加入到close list中，并对其相邻节点进行搜索；如果相邻节点在close list中，则忽略；若相邻节点在open list中，则比较它经由该节点的G值是否更小，如果是则将父节点更新为该节点，如果不是则不做改变；若相邻节点未被搜索过，则加入open list并设置其节点属性；直至目标节点添加到close list中；则找到该车从起始点到目标点的最优路径。