【摘 要】
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针对双向快速搜索随机树算法（Bi-RRT*）生成的泊车路径不满足车辆运动学约束、路径曲折和收敛速度慢等问题，提出了一种改进Bi-RRT*算法。首先，基于车辆碰撞检测模型，对障碍物进行膨胀处理，确保为车辆留出安全的泊车距离；其次，采用Reeds-Shepp（RS）曲线对节点进行扩展，使路径连接满足车辆运动学约束；再者，为了提高算法的搜索效率和采样成功率，引入了避障和径向约束采样策略；最后，对路径节点
【基金项目】
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天津市新一代人工智能科技重大专项（18ZXZNGX00230）；
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针对双向快速搜索随机树算法（Bi-RRT*）生成的泊车路径不满足车辆运动学约束、路径曲折和收敛速度慢等问题，提出了一种改进Bi-RRT*算法。首先，基于车辆碰撞检测模型，对障碍物进行膨胀处理，确保为车辆留出安全的泊车距离；其次，采用Reeds-Shepp（RS）曲线对节点进行扩展，使路径连接满足车辆运动学约束；再者，为了提高算法的搜索效率和采样成功率，引入了避障和径向约束采样策略；最后，对路径节点进行均匀插值，利用基于起点的RRT*树对冗余路径进行剔除，实现路径平滑优化。仿真结果表明，与原始Bi-RRT*算法相比，改进后的Bi-RRT*算法规划出的路径不仅满足避障要求和运动学约束，而且规划时间和路径质量更具有优越性。
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