基于采样区域优化的智能车辆轨迹规划方法

针对现有智能车辆轨迹规划方法在结构化道路中、高速场景中因均匀采样产生的计算时间浪费问题，提出一种基于采样区域优化的轨迹规划方法。该方法综合考虑道路环境信息和障碍物信息，将采样区域划分为基础代价区和障碍代价区，分别计算两个区域内采样点的代价值并依据该代价值对采样点进行筛选，高代价点将被忽略，低代价点将用于计算最优轨迹，从而避免均匀采样造成的计算量浪费。为进一步缩短规划时间并提高轨迹选择合理性，将候选轨迹按轨迹代价值进行排序，依次对候选轨迹进行碰撞检测，将不满足检测的轨迹剔除并将第一条通过检测的轨迹选为最优轨迹。为检验算法的可靠性，通过构建仿真道路及设计多个场景，对规划算法进行仿真验证。研究结果表明，所提出方法在有效降低单步轨迹规划时间的同时，保证了最优轨迹的安全性、合理性和可靠性。