基于混合A*算法的泊车路径规划探索

LDORntKQH

275人浏览 · 2026-03-23 18:15:00

LDORntKQH · 2026-03-23 18:15:00 发布

基于混合A*算法的泊车路过规划本模型使用MATLAB编写的基于混合A*算法的自动泊车路径规划。功能如下： 1、实现垂直泊车（倒车入库）； 2、实现平行泊车； 3、倾斜60°的泊车； 4、实现考虑车辆运动学的泊车路径规划避障控制附了参考文献

最近在研究自动泊车相关的技术，发现基于混合A*算法的自动泊车路径规划挺有意思，今天就来和大家分享分享，这个模型是用MATLAB编写的哦。

一、混合A*算法简述

混合A算法结合了传统A算法在搜索空间上的优势以及考虑车辆运动学特性的特点。传统A算法是一种在图中寻找从起始点到目标点最优路径的搜索算法，它通过评估函数f(n)=g(n)+h(n)来引导搜索方向，其中g(n)是从起点到节点n的实际代价，h(n)是从节点n到目标点的估计代价。而混合A算法针对车辆运动的特点，对搜索空间进行了更合理的约束，例如考虑车辆的转向半径等运动学限制，使得规划出的路径更符合车辆实际行驶情况。

二、功能实现

1. 垂直泊车（倒车入库）

在MATLAB中实现垂直泊车功能，关键在于对车辆运动模型的构建以及搜索空间的定义。以下是一个简单示意代码（简化核心部分，实际需更完善）：

% 定义车辆参数
vehicleLength = 4.5;
vehicleWidth = 1.8;
turningRadius = 3;

% 定义停车场空间范围
xMin = 0; xMax = 20;
yMin = 0; yMax = 10;

% 初始化起始点和目标点
startPoint = [5, 2, 0]; % [x, y, theta]
goalPoint = [10, 6, pi];

% 构建搜索空间
gridResolution = 0.1;
[xGrid, yGrid, thetaGrid] = meshgrid(xMin:gridResolution:xMax, yMin:gridResolution:yMax, -pi:0.1:pi);

% 这里省略实际搜索路径部分代码

代码分析：首先定义了车辆的一些基本参数，像长度、宽度和转向半径，这些参数会影响车辆的可行驶区域和路径规划。接着定义停车场空间范围，这限定了我们搜索路径的边界。然后初始化起始点和目标点，这里用[x, y, theta]表示车辆位置和朝向。最后构建搜索空间，通过meshgrid函数创建三维网格表示不同位置和朝向的状态，网格分辨率决定了搜索的精细程度。

2. 平行泊车

平行泊车实现时，与垂直泊车类似，但目标点和搜索策略稍有不同。

% 重新定义目标点用于平行泊车
goalPointParallel = [12, 3, 0];

% 调整搜索策略以适应平行泊车特点
% 例如更注重车辆侧向移动

这里重新定义了平行泊车的目标点，在实际代码中，还需要根据平行泊车时车辆主要是侧向移动的特点，调整搜索策略，例如在评估函数中对侧向移动的代价权重进行调整，以引导算法规划出合适的平行泊车路径。

3. 倾斜60°的泊车

倾斜泊车需要对车辆的朝向和运动方向进行更细致的控制。

% 倾斜60°目标点定义
goalPointTilted = [8, 5, pi/3];

% 考虑倾斜角度的运动模型调整
% 假设这里有函数adjustMotionModel根据倾斜角度调整运动参数
adjustedModel = adjustMotionModel(pi/3);

这里先定义了倾斜60°（即pi/3弧度）的目标点，然后通过一个假设的函数adjustMotionModel来根据倾斜角度调整车辆的运动模型参数，以确保规划出的路径能实现倾斜泊车。

4. 考虑车辆运动学的泊车路径规划避障控制

在实际泊车场景中，避障是非常关键的。这就需要在路径规划过程中，实时检测路径是否会与障碍物冲突。

% 假设障碍物位置
obstacle = [7, 4];

% 在搜索路径过程中检测与障碍物冲突
for i = 1:length(path)
    if distance(path(i, 1:2), obstacle) < vehicleRadius
        % 如果太近则认为冲突，重新规划或调整路径
        % 这里可以使用局部重规划算法
    end
end

代码中假设定义了一个障碍物位置，在遍历规划出的路径时，计算路径点与障碍物的距离，如果距离小于车辆半径，就认为发生冲突，此时可以采用局部重规划算法，比如重新以冲突点附近为起始点进行小规模的路径搜索，以避开障碍物。