一种基于改进RRT的车辆路径规划方法

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一种基于改进RRT的车辆路径规划方法
申请号:CN202510814258
申请日期:2025-06-18
公开号:CN120721111A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
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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