摘要
本发明提出了一种基于改进RRT的车辆路径规划方法,包括以下步骤:步骤1,构建最优动作策略网络;步骤2,设定车辆路径规划的基础信息并初始化快速搜索随机树;步骤3,使用最优动作策略网络扩展路径节点,得到最优路径节点集合;步骤4,对最优路径节点集合进行平滑处理,得到最优路径,完成基于改进RRT的车辆路径规划。本发明将深度Q网络强化学习方法与RRT路径规划相结合,进行路径规划,能够实现高效率、可执行且平滑的车辆路径规划,适用于自动驾驶等车辆路径决策场景。
技术关键词
车辆路径规划方法
深度Q网络
动作策略
节点
贪心策略
障碍物位置信息
决策
样条
定义
强化学习方法
车道
计算方法
控制点
坐标
参数
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