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申请/专利权人：山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学

摘要：本发明涉及农机自动驾驶技术领域，公开了一种基于HybridA*算法的自动驾驶农机平滑路径规划方法，通过Step4中加入的偏航角信息，可以确保农机转向角度满足最小转弯半径的约束，达到了规划出带有非完整性约束的平滑路径的效果。能够规划出带有非完整性约束的平滑路径，通过Step2中加入启发函数hn，可以保证始终朝着终点方向进行路径规划，减少非必须的行驶里程，通过Step2中的多目标代价函数gn，可以保证农机尽量直线行驶，有效降低减速再加速的转向及掉头过程，达到有效提高自动驾驶农机作业效率的效果。

主权项：1.一种基于HybridA*算法的自动驾驶农机平滑路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1：建立Open列表和Close列表并进行初始化，获取起点ns的位置坐标和偏航角和终点nt的位置坐标和偏航角，并把起点ns放入Open列表中；Step2：判断Open列表是否为空，若Open列表为空，则算法运行结束，结果为地图中不存在一条到达终点坐标的可行路径；若Open列表非空，则取出Open列表中综合优先值fn最低的节点n*放入Close列表中，同时在Open列表中删除该节点；所述的综合优先值fn的计算公式为：fn＝gn+hnI公式I中，fn为节点n的综合优先值，gn为起点到节点n的多目标代价函数，hn为节点n到终点的启发函数； 公式II中，ωyaw为路径搜索转向角的代价权重，ωcur为路径搜索曲率的代价权重，ωbck为路径搜索倒车的代价权重，ωdst为路径搜索距离长度的代价权重，steer为转向角花费，cur为曲率花费，back为反向路劲长度花费，dist为正向路径长度花费；hn为节点n到终点之间的Reeds-Shepp曲线长度；Step3：判断节点n*是否为终点，如果是则算法运行结束，Close列表中的所有节点根据位置坐标和偏航角信息连接起来即为可行平滑路径；否则继续执行下一步；Step4：以节点n*为中心点通过hybridA*算法进行子节点扩展，可得到以n*为父节点的若干子节点；Step5：判断其中一个子节点nc是否在Close列表中，并对子节点nc进行障碍物碰撞检测，若子节点nc在Close列表或者碰触障碍物则跳过该子节点，不进行处理；否则进行下一步；Step6：判断子节点nc是否在Open列表中，若不在，则说明子节点nc还未遍历，将其加入Open列表；若在，则说明已经遍历过子节点nc，此时需要判断子节点nc当前的多目标代价函数gnc是否小于之前计算的多目标代价函数gnc，如果小于之前计算的多目标代价函数gnc，将存储在Open列表中的节点nc的综合优先值fn进行更新，否则不进行处理；对其他子节点进行同样的操作；Step7：对Step4中得到的其他子节点依次进行Step5与Step6，直至Step4中的子节点都进行一次后进入下一步骤；Step8：循环执行Step2到Step7，直到满足Step2或Step3中对应的判断条件，即找到一条可行平滑路径或未找到可行路径，算法结束。

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