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摘要：近年来，车辆路径规划的研究主要包括基于搜索、采样和数值优化的方法。基于搜索的方法将规划问题转化为图搜索，但在高维度时效率较低。采样方法适合高维空间，通过随机或规则采样生成候选路径，但计算复杂度高。相比之下，数值优化方法通过多项式曲线表示路径，将问题转化为有约束优化问题，添加必要的约束条件。这种方法能够提高路径平滑性和求解速度，因此在学术界和工业界获得广泛认可。本发明设计了一种基于数值优化的路径规划方法，利用凸多边形覆盖采样点可行域，减少冗余区域，提高空间利用率，从而简化避障约束和数学模型，提升自动驾驶汽车的规划效率。
主权项：1.一种基于数值优化的自动驾驶路径规划方法，包括路径规划模块、速度规划模块、行为决策模块、动态优化模块和碰撞检测模块。
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百度查询： 郑州大学 一种基于数值优化的自动驾驶路径规划方法
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