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申请/专利权人：广州海格通信集团股份有限公司;广州海格天乘技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基于Hybrid‑astar的动态路径规划方法，包括：S1，根据已知的全局路径、用户设置的最大路径规划长度dmax和可变规划距离dplan进行可变规划距离的粒度分割，生成全局路径；S2，对动态路径进行优化；其中，对动态路径进行优化的步骤包括：分段规划多点组合路径搜索、角度平滑和贝塞尔曲线差值平滑中的至少一种；S3，将优化后的路径周期性下发至无人车，无人车根据路径行驶。本发明按照可变规划距离进行粒度分割，生成全局路径，将全局路径分解为若干路径点子集；采用多点组合路径搜索方法进行路径搜索，提高路径搜索的成功概率。

主权项：1.一种基于Hybrid—astar的动态路径规划方法，其特征在于，包括：S1，根据已知的全局路径、用户设置的最大路径规划长度dmax和可变规划距离dplan进行可变规划距离的粒度分割，生成全局路径；根据车辆当前位置，在全局路径集合Ψ＝{p1，p2，…，pn}中查找离车辆最近的点Pnearest，将离车辆最近的点Pnearest作为规划的起点，并加入到路径子集合中；从起点开始逐点遍历全局路径集合Ψ，计算全局路径集合Ψ中的其余点与起点的累计欧式距离b0≤i＜k，当dk大于dplan时，将当前点加入到路径子集合中，循环依次遍历进行粒度分割，当路径子集合累计总距离大于dmax时，终止路径点的筛选，得到路径子集合S2，对动态路径进行优化；其中，对动态路径进行优化的步骤包括：分段规划多点组合路径搜索、角度平滑和贝塞尔曲线差值平滑；在步骤S2中，若在单次规划中起点p′i与终点p′j，i＜j规划失败，则进行分段规划多点组合路径搜索，具体为：保持终点p′j不变，在p′i点之前规划成功的点集中由后至前依次重选起点，若在预设重选起点阈值范围内的点p′k，k＜i到Pj规划成功，则用新的路径替换原来失败的p′k到p′i的路径，并且更新成功的点集；若在预设重选起点阈值范围内的点到p′j均未规划成功，则进行终点重选，保持起点p′i不变，在终点p′j，i＜j点之后规划成功的点集中由前至后依次重选终点，若起点p′i到在预设重选终点阈值范围内的点p′k，k＜i规划成功，则用新的路径替换原来失败的p′k到p′i的路径，并且更新成功的点集；S3，将优化后的路径周期性下发至无人车，无人车根据路径行驶。

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