面向动静态混合环境的智能车运动规划方法

针对动静障碍环境下的智能车辆运动规划问题，提出了一种基于三维搜索的智能车辆运动规划方法。首先，在笛卡尔坐标系加入时间维度，建立时空网格，构建不同速度下的车辆运动基元模型。将智能车辆转化为由多个圆心组成的线段，采用静态障碍物展开的方法对不规则障碍物进行碰撞检测，利用时间间隔法将动态障碍物碰撞检测简化为线段相交检测。构造了一个包含最大速度和加速度约束的速度启发式函数，引导搜索树在时空空间中快速到达目标位置和速度。最后，基于启发式方法和局部运动规划方法，通过时空网格搜索，得到时间信息与停止－等待相结合的运动轨迹。实验结果表明，所提出的运动规划方法可以指导智能车辆在动静混合环境中安全行驶。与速度障碍法相比，安全驾驶的平均成功率提高了23%。与混合a*方法相比，平均成功率提高了19%，驾驶时间缩短了21%。