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融合引导搜索与渐次优化的双轴铰接式车辆狭窄空间运动规划方法
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作者 李岱伟 高亮 +3 位作者 贾博铂 谢杉杉 杨毅 付梦印 《导航定位与授时》 2024年第6期47-60,共14页
铰接式车辆(AAV)由一辆动力牵引车与几辆无动力挂车组成,车辆在狭窄空间中运动时,挂车数量增多将导致避碰约束规模增加,并降低铰接式车辆运动规划任务的实时性。为此,提出了一种引导搜索与渐次优化相融合的铰接式车辆运动规划方法。首先... 铰接式车辆(AAV)由一辆动力牵引车与几辆无动力挂车组成,车辆在狭窄空间中运动时,挂车数量增多将导致避碰约束规模增加,并降低铰接式车辆运动规划任务的实时性。为此,提出了一种引导搜索与渐次优化相融合的铰接式车辆运动规划方法。首先,推导了双轴铰接式车辆通用运动学模型与规划任务约束条件;其次,考虑环境特性与铰接式车辆行为特征,对经典混合A*算法进行改进,引导搜索方向向目标节点扩展,从而生成符合铰接式车辆运动特性的初始路径;最后,以初始路径为热启动参考解,采用内点法(IPM)进行优化,将障碍物尺寸收缩后渐次扩展至原尺寸,并构建一系列避碰约束子问题以加速求解过程。仿真实验结果表明,引导搜索算法在拖曳不同级数挂车时均能够将求解效率提升40%~50%,且生成路径平滑性更优;渐次优化算法可通过减少引导搜索算法生成初始解中存在的小幅后向运动与航向角突变,以提升路径质量。 展开更多
关键词 运动规划 铰接式车辆 狭窄空间 混合A*算法 内点法
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