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申请/专利权人：世光(厦门)智能科技有限公司

摘要：本发明提供了一种无人车路径规划方法，包括如下步骤：S1，将地图导入无人车系统中，并将所述地图栅格化；S2，在所述栅格化地图中设定起始节点和目标节点，基于改进的A*算法，在所述起始节点和目标节点之间的栅格节点中进行逐步遍历；S3，逐步遍历相邻所述栅格节点间的平均高程值，得到满足车辆运动学的多条规划路径；S4，计算所述多条规划路径的路径代价函数值，获取最小路径代价函数值所对应的规划路径为最优路径。本发明结合基于改进的A*算法，考虑路面高度变化，并且计算效率高，路径规划精度高。

主权项：1.一种无人车路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，将地图导入无人车系统中，并将所述地图栅格化；S2，在所述栅格化地图中设定起始节点和目标节点，基于改进的A*算法，在所述起始节点和目标节点之间的栅格节点中进行逐步遍历；S3，逐步遍历相邻所述栅格节点间的平均高程值，得到满足车辆运动学的多条规划路径；S4，计算所述多条规划路径的路径代价函数值，获取最小路径代价函数值所对应的规划路径为最优路径；在步骤S2中，所述基于改进的A*算法，在所述起始节点和目标节点之间的栅格节点中进行逐步遍历的步骤包括：基于路径代价函数：Fn＝Gn+Hn+Cn，在所述起始节点和目标节点之间的栅格节点中进行逐步遍历；其中，所述Gn为所述栅格化地图中无人车从起始节点到当前节点的实际代价；所述Hn为所述栅格化地图中无人车从当前节点到目标节点的估算代价；所述Cn为曲率代价函数，用来计算所述栅格化地图中相邻栅格节点的曲率代价；所述曲率代价通过公式获得，其中，Zk为第k个栅格节点高程值；所述估算代价通过公式 得；在步骤S4中，所述计算所述多条规划路径的路径代价函数值的步骤包括：通过CUDA调用GPU加速多线程，计算每个所述栅格节点的路径代价函数,从而获得每条规划路径的路径代价函数值；在步骤S1中，所述地图为三维地图模型，且所述地图栅格化后得到每个栅格节点的尺寸和平均高程值；定义所述车辆运动学约束的无人车可通过高程值阈值为H，且在步骤S3中，所述逐步遍历相邻所述栅格节点间的平均高程值的步骤包括：当|Zk-Zk-1|H时，判断相邻所述栅格节点间的平均高程值满足所述车辆运动学约束,即无人车可从第k-1个栅格节点进入第k个栅格节点。

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