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狹窄環(huán)境下牽引車-掛車系統(tǒng)基于環(huán)境和行為的搜索軌跡規(guī)劃方法
在不失一般性的前提下，我們首先研究了TTS車身與第個障礙物之間的無碰撞條件。為簡單起見，將TTS的第個物體視為矩形()，將第個障礙物視為多邊形避碰條件可表示為:
其中,,式(9)明確了確定TTS無碰撞條件的標準:
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TTS體的每個頂點都在障礙物之外。
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障礙物的每個頂點都在TTS體之外。
這個結(jié)論可以推廣到任意的TTS體和任意的障礙物。注意，當擴展到多體時，應(yīng)避免系統(tǒng)的內(nèi)部碰撞。因此，TTS的避碰約束可進一步表示為:
其中和分別表示第個物體和第個障礙物的頂點。和分別表示第個物體和第個障礙物被占據(jù)的面積。TTS相關(guān)參數(shù)的符號和定義見表1。
表1. TTS的參數(shù)定義。
3 混合A*-跳點搜索規(guī)劃
我們的主要算法框架遵循混合A，[19]并對其進行了詳細的修改。如第1-B節(jié)所述，我們的方法受到了跳躍點搜索(Jump Point Search, JPS)算法的啟發(fā)，其核心概念是有選擇地擴展網(wǎng)格圖上的某些節(jié)點[7]。JPS包括兩個主要原理:鄰居剪枝和跳點識別。但是JPS是傳統(tǒng)A的擴展，沒有考慮車輛的運動學，生成的路徑不能被車輛執(zhí)行。因此，我們借鑒上述兩種JPS的核心思想，并將其應(yīng)用于改性混合動力A* (MHA)的改進。具體而言，做了以下更改:
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考慮到TTS是一個欠驅(qū)動系統(tǒng)，倒車對經(jīng)驗豐富的人類駕駛員來說尚且是挑戰(zhàn)，更不用說無人駕駛汽車。因此，我們指定了一個相對較高的倒車成本。此更改的主要目的是最大程度地避免對TTS進行不必要的反轉(zhuǎn)。如圖1所示，從TTS后部展開的綠線(左)和紅線(右)表示MHA和HA-JPS向后展開的成本不同(紅線表示成本較高)。通過減少節(jié)點向后展開的可能性，進一步保證了機動過程的安全性和平穩(wěn)性。
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展開節(jié)點時，優(yōu)先展開與當前TTS狀態(tài)方向角度相同的方向，保證軌跡平滑。如圖1右半部分所示，搜索代價隨著迭代次數(shù)的增加而增加(綠-褐-紅)，而保持當前角度的節(jié)點與所屬集群相比顏色較淺。
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如果搜索空間是開放的，即包含更多的潛在可行方向，我們有目的地擴大TTS轉(zhuǎn)向角度閾值的采樣間隔以提高搜索速度。在搜索空間變窄的同時，縮短采樣間隔以保證搜索精度。如圖1右半部分所示，隨著距離障礙物越近，采樣間隔越密集。
算法1給出了HA-JPS的總體算法框架：
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