【摘 要】
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自动驾驶汽车混合A*算法运行迅速，但是难以保证曲率的连续性和汽车舒适度，并且不能保证优化后的结果无碰撞。针对以上问题，以提高汽车舒适性为目的，基于最小冲击度对A*算法进行优化，在MATLAB和栅格地图中进行了算法预研，解决了低速场景下自动驾驶汽车运动过程中舒适度不足的问题。然后，针对优化算法可能导致轨迹碰撞的问题，对优化算法进行了改进，保证了汽车的安全性，并给出了“走廊”自动调整的策略。仿真结果表
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自动驾驶汽车混合A*算法运行迅速，但是难以保证曲率的连续性和汽车舒适度，并且不能保证优化后的结果无碰撞。针对以上问题，以提高汽车舒适性为目的，基于最小冲击度对A*算法进行优化，在MATLAB和栅格地图中进行了算法预研，解决了低速场景下自动驾驶汽车运动过程中舒适度不足的问题。然后，针对优化算法可能导致轨迹碰撞的问题，对优化算法进行了改进，保证了汽车的安全性，并给出了“走廊”自动调整的策略。仿真结果表明：优化后的轨迹无碰撞且曲率更小，加速度不超出正常范围，可以满足正常驾驶需求。
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