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摘要：本发明提出一种基于快速扩展随机树与动态窗口法的双层路径规划方法，先对地图内的障碍物进行处理，包括安全距离设定和障碍物填充，然后利用快速扩展随机树算法对已处理的地图进行初步规划，其中，提出模仿植物生长的趋光性的仿生设计。以无障碍物最远的规则取得局部目标点，进一步采用动态窗口法以局部目标点为指引向其运行，当智能车到达局部目标点一定范围内时，转而向下一个目标点运行，循环上述步骤，直到到达最终的全局目标点。应用本技术方案可实现将无人车的运动学约束融入到路径规划过程中，使算法规划出的路径符合无人车的行驶要求。

主权项：1.基于快速扩展随机树与动态窗口法的双层路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:确定无人车起始点坐标和目标点坐标，读取障碍物坐标，并将不规则障碍物标定为矩形障碍物；步骤S2:设置一定的障碍物间隙大小，若小于设定值，以若干正方形障碍物填充，同时在已有的障碍物附近设置“势能区”；步骤S3:利用快速扩展随机树算法，对已处理的地图进行全局规划，得到一系列路径点；步骤S4:对上述路径点进行选取，选取合适的路径点，作为局部路径规划的局部目标点，选取方法遵循最远无障碍物原则；步骤S5:将无人车辆的运动学约束融入到动态窗口法中，依次对一系列局部目标点进行访问，直到最终的全局目标点；在步骤S3中，将起始点作为快速扩展随机数的根节点，并且以该节点为基础，找到距离此节点距离最近的树节点，拓展出一个步长长度，以此方法不断进行迭代，最终生成一条可行的优化路径；快速扩展随机树算法以路径规划的起点作为随机树T的根节点qstart，在空间中随机采样，得到随机点qrand，然后计算随机qrand与随机树T中所有节点qi的距离，找出离随机点qrand最近的节点qi作为邻近点qnear，随机树T从邻近点qnear向随机点qrand方向移动给定步长esp，扩展生成一个新的节点qnew；如果在邻近点qnear向新节点qnew方向扩展的过程中不与障碍物发生碰撞，且新节点不在势能区，则将新节点qnew加入到随机树T中；若不与障碍物发生碰撞，则以一定概率将新节点qnew加入到随机树T中；若发生碰撞，重新采样随机点qrand；最后判断新节点qnew是否在目标点qgoal的区域内，若不在目标点区域内，重复上述过程；若在目标点区域内，将新节点qnew作为目标点的父节点，并将目标点qgoal加入到随机树T中，从目标点qgoal回溯到根节点qstart，得到规划路径的路径点；在步骤S5中，利用动态窗口法在速度v，w空间中采样多组速度，v、w分别是无人车的速度和角速度，并模拟无人车在这些速度下一定时间内的轨迹；在得到多组轨迹以后，对这些轨迹进行评价，选取最优轨迹所对应的速度来驱动无人车运动；评价函数：Gv，ω＝δ·α·HGv，ω+β·Dv，ω+γ·Vv，ω其中，Gv，ω为评价函数，HGv，ω是航向角函数，Dv，ω是与障碍物距离函数，Vv，ω是速度函数，α，β，γ三个参数代表相应的权重，δ使得三部分的权重更加平滑。

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