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摘要
针对传统无人车轨迹规划算法在非结构化场景下存在实时性较低和轨迹平滑性较差等问题，提出了一种前后端分离的轨迹规划算法。该算法的前端路径搜索部分对Hybrid A*算法在控制空间进行搜索范围的剪枝且保留了车辆的运动学约束，并通过优化启发函数的计算方式，提高了图搜索的实时性。该算法的后端轨迹优化部分分为两个阶段：第一阶段设计了一个软约束非线性多目标优化器对路径进行局部优化，生成离散的轨迹位姿点和时间分配值；第二阶段基于五次样条曲线利用最小化Jerk的思想对离散位姿点进行平滑连接，提高了轨迹的平滑性。最后在室外停车场环境下对本文提出的算法进行了实车测试，前端路径搜索和后端轨迹优化的实验结果表明该算法具有较高的实时性和轨迹平滑性。
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