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狭窄环境下牵引车-挂车系统基于环境和行为的搜索轨迹规划方法
2024-09-12 07:58:43· 来源：同济智能汽车研究所
图6. MHA(左)与HA-JPS(右)非凸避障比较
C. 完备性表现
有人可能会担心，我们是否通过进一步牺牲算法的完整性来加快求解速度。然而，在模拟过程中发现了一个有趣的情况：当拖车长度从5 m扩大到5.4 m ()时，MHA倾向于反向搜索，无法规划轨迹，而我们的方法成功推导出可行的轨迹，如图7所示。
图7. MHA(左)和HA-JPS(右)算法完备性比较。
从理论上讲，我们的修改并没有涉及到算法完备性的提高。一种可能的解释是，MHA更注重寻找一个“最优”的解决方案，而不是一个“可行”的解决方案，导致在特定情况下更多的反向搜索，最终失败。假设混合A*是一个概率完备规划器，这种情况表明HA-JPS并没有进一步降低其完备性。
5 总结
本文提出了一种改进的基于搜索的TTS运动规划方法。该方法同时考虑了求解效率、轨迹可行性和完备性。深入考虑了TTS的工作环境和行为特点，并进行了一些修改，使其进一步适用于TTS的运动规划。为防止规划任务中不必要的倒车，设计了成本相对较高的倒车代价。并且优先扩展与当前TTS状态方向角度相同的方向。此外，为了提高开放环境下的搜索速度和保证狭窄环境下的搜索精度，采用了可变采样间隔。
虽然该方法在求解速度上有明显提高，但在一定程度上牺牲了轨迹质量。因此，未来的工作是将基于优化的规划器集成到当前的算法中，以弥补最优性和实时性能之间的差距。
参考文献
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