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申请/专利权人：北京理工大学前沿技术研究院;北京理工大学;山东汇创信息技术有限公司;山东伟创信息技术有限公司

摘要：本发明涉及一种全局与局部融合路径规划方法、装置及存储介质，涉及路径规划技术领域。本申请利用改进双向A*搜索算法获取全局起点和全局目标点之间的路点；将路点采用贝塞尔曲线拟合进行优化平滑生成平滑的全局路径；在全局路径的基础上进行局部指引轨迹和规划凸空间的生成，进行局部指引轨迹生成时，截取当前车辆所在全局路径的局部路径，在Frenet坐标系内使用五次多项式曲线进行局部状态空间采样，设定不同采样点间的状态转移代价函数，动态规划筛选出局部指引轨迹；基于迭代LQR算法的轨迹规划算法将规划涉及到不等式约束转化为惩罚加入目标函数，并在规划凸空间中进行轨迹规划的优化。

主权项：1.一种全局与局部融合路径规划方法，其特征在于，包括：利用改进双向A*搜索算法获取全局起点和全局目标点之间的路点；其中，所述改进双向A*搜索算法的总估价函数为：fn＝gn+hn+tn，其中，gn＝distn0，n为全局起点到节点n之间的欧几里得距离估价函数，hn＝distn，nend为节点n到全局目标点之间的欧几里得距离估价函数，tn为车辆航向角波动代价函数，a为系数，θn表示节点n处航向角，θn_pre表示节点n的父节点处航向角；对所得到的路点采用贝塞尔曲线拟合进行优化平滑生成平滑的全局路径；在全局路径的基础上进行局部指引轨迹和规划凸空间的生成，其中，进行局部指引轨迹生成时，截取当前车辆所在全局路径的局部路径并将其转换为Frenet坐标系，将车辆和障碍物映射到该Frenet坐标系上，并使用五次多项式曲线进行局部状态空间采样，设定不同采样点间的状态转移代价函数，对采样结果以动态规划的方式进行评估，筛选出采样点间的最优路径作为局部指引轨迹；在局部指引轨迹的基础上生成规划凸空间；基于迭代LQR算法的轨迹规划算法将规划涉及到不等式约束转化为惩罚加入目标函数，并在规划凸空间中进行轨迹规划的优化。

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