[发明专利]变概率双向快速搜索随机树改进路径规划算法

摘要

本发明涉及一种变概率双向快速搜索随机树改进路径规划算法，首先，在导入状态空间图时，需要根据车辆体积的设定进行状态空间预处理，将状态空间边缘进行扩展保护，防止节点过于接近状态空间边缘，导致碰撞。其次，采用了一种基于节点环境的变概率目标选取策略加快收敛速度，最后，对生成后的路径进行去弯取直，即以第一个节点为起点与后续节点的连线之间是否有障碍物判断，删除多余节点，进行优化路径，减少小车行驶过程中的拐弯次数和总路径长度。在原始双向RRT算法上实现变概率优化算法，利用目标指向的方式提高搜索速度，降低计算量；同时降低路径长度和节点个数，并确保了可通行性。

主权项

1.一种变概率双向快速搜索随机树改进路径规划算法，其特征在于，具体包括如下步骤：1)根据运行车辆体积的设定进行状态空间预处理：即扩大障碍物区域，预留出安全距离；2)对变概率双向RRT算法进行路径生成：双向RRT算法生成路径L，在迭代生长路径生成过程中，加入变概率算法，增加了周边环境的约束条件，每生成一个节点后，采用函数detect(q)检测以此节点为行驶车辆中心，行驶车辆所需面积圆内是否存在遮挡，即面积圆是否与障碍物区域有交集，如有交集，根据交集由均匀概率分布随机获得一个概率值P，概率值P与设定的目标偏向概率值Pset进行对比，Pset小于10％，P大于Pset，则放弃此节点，重新采用随机函数生成节点；当P小于Pset时，则认可此节点，放入对应集合；3)优化路径：3.1)初始化：将已生成路径L节点path赋予Q，Q＝(q0，q1，q2...qn)，并且将q0赋予qtemp，i＝1；3.2)通过checkPath()函数依次判断qtemp与其后续节点qi∈Q连接线段之间是否存在障碍物，i＜n，判断执行3.3)；当i＞＝n时，进入3.4)；3.3)若checkPath()返回值为1，即qtemp与其后续节点qi∈Q之间无障碍物，则i＝i+1并返回3.2继续判断；若checkPath()返回值为0，即qtemp与其后续节点qi∈Q之间有障碍物，则将qtemp与qi‑1之间的节点删除，并将qi‑1赋予qtemp并返回3.2继续判断；3.4)通过link()函数连接剩余未被删除节点，生成优化路径。