一种基于融合交通态势的自动驾驶车辆最优路径规划方法

本发明公开了一种基于融合交通态势的自动驾驶车辆最优路径规划方法，属于车辆自动驾驶轨迹规划技术领域。该方法针对传统LSTM模型预测精度不足及A*算法搜索效率低等问题，提出多维度优化策略：首先，构建自适应概率YH‑LSTM模型，通过动态调整神经元丢弃概率提升交通态势预测精度，并结合粒子群算法(PSO)优化超参数；其次，改进A*算法，引入路径转向角正弦因子优化代价函数，缩小搜索范围，并结合路网分层策略(快速路/主干路为高层，次干路/支路为低层)，提高搜素效率；同时，融合实时与预测交通数据动态更新路网阻抗，并采用BPR函数量化车辆集聚效应，避免局部拥堵。本发明为复杂动态交通环境下的全局最优路径规划提供了高效鲁棒的解决方案。