基于改進A*和Lattice 算法的自動駕駛汽車路徑規劃研究*

任書宇 吳欽木 周還籍

（貴州大學電氣工程學院 貴陽 550025）

1 引言

自動駕駛汽車是一種集環境感知、路徑規劃、決策控制于一身的綜合性系統，已經被世界各國所重視，并且將之視為汽車行業發展中新的動力與發展方向。路徑規劃模塊是自動駕駛汽車研究的關鍵模塊，此模塊的性能直接影響到汽車的運行路線和運行的平順性，其直接關系到自動駕駛汽車的安全性和舒適性。

根據目標范圍劃分，可以將路徑規劃分為全局路徑規劃和局部路徑規劃。根據已有的環境地圖所提供的所有精確信息，以此為依據，從給定的起始點到目的地，利用全局路徑規劃規劃算法，尋求一條最優或近似最優的路徑進行全局路徑規劃。最優路徑的定義標準包括距離最近、規劃時間最短、路徑轉折曲率最小等。但當有動態障礙物突然出現時會造成不必要的沖突，或者車輛想要進行變道、超車等行為時，這就要求在全局路徑規劃的基礎上，利用傳感器對車輛周邊環境信息進行實時的采集，并根據其在地圖中的具體位置和周邊車輛及行人等障礙物的分布，實現由當前節點到任一子目標節點的局部最優安全路徑。

A*算法是最常用的全局路徑規劃算法之一，其在Dijstra算法基礎上，引入啟發式函數提高節點搜索速度，但其啟發式函數僅考慮距離信息，使規劃所得路徑因存在大量不必要冗余拐點而造成路徑不平滑。使用Floyd 算法對A*算法的結果路徑進行迭代優化可以保證得到最優路徑［1］，但其規劃路徑不一定滿足車輛本身的動力學要求；……