基于快速扩展随机树(RRT)算法对无人驾驶车辆路径规划问题进行研究。对无人驾驶车辆路径规划进行了定义,建立了车辆的运动学模型,给出了车辆路径规划的标准。结合人工势场法提出了RRT和人工势场联合的无人驾驶车辆路径规划算法,并从平均采样节点数、路径规划时间、规划路径平均长度、规划路径最大曲率4个方面与RRT算法进行了对比,仿真结果表明, RRT与人工势场联合算法的性能优于RRT算法。
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