自动驾驶技术是现代汽车智能化发展的重要方向，它涉及复杂环境感知、智能决策、协同控制与执行等多个方面，目的是实现车辆的自主驾驶。在自动驾驶的研究与应用过程中，路径规划作为实现自动驾驶功能的核心技术之一，已经受到了广泛的关注和研究。路径规划是指在具有障碍物的环境中，为智能车辆规划出一条从起始点到目标点的无碰撞路径，并根据一定的优化准则对路径进行优化，以确保自动驾驶车辆能够安全高效地达到目的地。
路径规划算法大致可以分为三大类：基于搜索的规划算法、基于采样的规划算法和基于启发式的规划算法。基于搜索的规划算法以经典的A*算法为代表，它通过启发式函数来指导搜索方向，提高搜索效率；基于采样的规划算法以快速随机树（RRT）算法为代表，它通过随机采样并构建搜索树来寻找路径；基于启发式的规划算法，如遗传算法（GA），则是通过模拟自然遗传机制和生物进化原理，来解决复杂问题。
RRT算法作为一种有效的基于采样的路径规划算法，在处理高维空间和复杂障碍物环境下的路径规划问题时显示出其独特的优势，但由于其随机性和概率性的特性，原始RRT算法在交叉路口等特定环境下，采样效率不高，容易产生无效采样，导致路径规划效率低下。针对这一问题，研究者们提出了改进型的RRT*算法，它在RRT算法的基础上增加了对树节点的优化过程，能够规划出更优的路径。然而，即便有了改进，RRT*算法在交叉路口等特殊环境下的表现仍有待提高。
本文提出的改进RRT*算法针对自动驾驶车辆在交叉路口环境下的路径规划进行了研究。文章首先描述了自动驾驶车辆的驾驶行为环境；引入了一种改进的目标偏向策略以改善原始RRT*算法在特定环境下路径规划的效率；此外，针对交叉路口环境下的无效采样问题，提出了一种基于预期生成概率的采样策略，以提高采样效率，确保路径规划算法在交叉路口环境下的有效性和效率。
为了验证改进算法的有效性，研究者基于Matlab/Simulink联合仿真平台构建了相应的仿真环境，并让车辆进行直线行驶。仿真结果表明，使用改进的RRT*算法规划出的路径长度为100.35米，而仿真所需时间仅为5.71秒。这些数据表明，改进后的算法能有效缩短路径长度并降低计算时间，这对于提升自动驾驶车辆的运行效率具有重要意义。
关键词中提到的“交叉路口”指出了本研究关注的具体场景；“目标偏向策略”说明了研究中应用的策略方法；而“改进RRT*算法”则是本研究的关键技术创新点。本文通过对传统路径规划方法的分析与改进，提出了一种适用于自动驾驶车辆在复杂环境下的高效路径规划方法，这对于推动自动驾驶技术的发展具有积极作用。
总结来说，自动驾驶车辆的路径规划是一个涉及到智能算法、控制理论、计算机科学等多个领域的综合性技术问题。随着自动驾驶技术的不断进步和智能汽车的普及，路径规划算法的优化将为未来的智能交通系统提供更安全、更高效的解决方案。
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