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路径规划是自动驾驶系统中的一项关键技术，它决定了车辆从起点到终点的运动轨迹。传统的路径规划算法，如 Dijkstra 算法和 Floyd 算法，不考虑车辆的运动和外形约束，因此规划出的路径可能不适用于实际驾驶场景。
A 星算法
A 星算法是一种启发式搜索算法，它通过评估每个节点的启发值和路径代价来指导搜索过程。启发值衡量了当前节点到终点的估计距离，而路径代价衡量了从起点到当前节点的实际距离。
考虑车辆运动和外形约束
为了考虑车辆的运动和外形约束，需要对 A 星算法进行扩展。具体来说，需要：
-
**车辆运动约束：**限制车辆的转向角和速度，以确保车辆能够安全行驶。
-
**车辆外形约束：**考虑车辆的尺寸和形状，避免碰撞障碍物。
扩展后的 A 星算法
扩展后的 A 星算法如下：
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**初始化：**设置起点和终点，并初始化启发值和路径代价。
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**打开列表：**将起点添加到打开列表中。
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循环：
-
计算启发值和路径代价。
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如果相邻节点不在打开列表中，则将其添加到打开列表中。
-
如果相邻节点在打开列表中，则更新其启发值和路径代价。
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从打开列表中选择具有最低启发值 + 路径代价的节点。
-
将该节点添加到关闭列表中。
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对于该节点的所有相邻节点：
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-
**判断是否找到路径：**如果终点在关闭列表中，则找到路径。否则，继续循环。
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**路径重构：**从终点回溯到起点，得到路径。
考虑车辆运动约束
为了考虑车辆运动约束，需要在计算启发值和路径代价时考虑车辆的转向角和速度。具体来说：
-
**启发值：**使用曼哈顿距离或欧几里得距离作为启发值，并根据车辆的转向角和速度进行调整。
-
**路径代价：**根据车辆的转向角和速度计算路径长度。
考虑车辆外形约束
为了考虑车辆外形约束，需要在搜索过程中检查车辆是否与障碍物碰撞。具体来说：
-
**碰撞检测：**使用射线投射或其他方法检测车辆与障碍物的碰撞。
-
**约束处理：**如果检测到碰撞，则调整车辆的转向角或速度，并重新计算路径。
实验结果
在仿真环境中对扩展后的 A 星算法进行了测试。结果表明，该算法能够有效地规划出考虑车辆运动和外形约束的路径，并且比传统的 A 星算法具有更高的准确性和安全性。
结论
基于 A 星算法实现考虑车辆运动和外形约束的路径规划是一种有效的方法，可以提高自动驾驶系统的安全性。通过扩展 A 星算法，可以将车辆的运动和外形约束纳入路径规划过程中，从而规划出更贴近实际驾驶场景的路径。
[1] 王永成,杨明漾,张国辉.基于改进A星算法对自动导引小车路径规划研究[J].火力与指挥控制, 2021.DOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2021.08.022.
[2] 刘永建.基于改进蚁群算法的室内机器人路径规划研究[J].[2024-03-16].
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1 各类智能优化算法改进及应用
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2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类