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摘要：本发明涉及一种基于改进的双向A星搜索算法的路径规划方法，涉及智能车辆技术领域，解决了现有的路径搜索方案因搜索节点臃肿或者特殊地形原因而导致的搜索效率降低的问题。该基于改进的双向A星搜索算法的路径规划方法包括以下步骤：获取目标场景的障碍物栅格地图；基于优化的双向A*搜索算法在所述障碍物栅格地图中确定从起点位置至目标位置的运动路径；其中，在所述优化的双向A*搜索算法中，所述子节点的正向启发式函数值为从子节点到当前具有最小反向总代价的子节点的启发式函数值，所述子节点的反向启发式函数值为从子节点到当前具有最小正向总代价的子节点的启发式函数值。
主权项：1.一种基于改进的双向A星搜索算法的路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标场景的障碍物栅格地图；基于优化的双向A*搜索算法在所述障碍物栅格地图中确定从起点位置至目标位置的运动路径；其中，在所述优化的双向A*搜索算法中，子节点的正向总代价包括子节点的正向移动代价及其权重和子节点的正向启发式函数值及其权重，子节点的反向总代价包括子节点的反向移动代价及其权重和子节点的反向启发式函数值及其权重；其中，所述子节点的正向启发式函数值为从子节点到当前具有最小反向总代价的子节点的启发式函数值，所述子节点的反向启发式函数值为从子节点到当前具有最小正向总代价的子节点的启发式函数值。
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百度查询： 北京理工大学 一种基于改进的双向A星搜索算法的路径规划方法
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