作為移動機器人的分支,因當(dāng)今世界的非自然死亡率的提高,智能車輛近年來發(fā)展迅速。對于移動機器人來說,避障和路徑規(guī)劃是需要解決的首要問題,對于智能車輛來說也是一樣。路徑規(guī)劃直接關(guān)系到智能車輛的智能化程度。目前國內(nèi)外許多學(xué)者已經(jīng)提出了多種路徑規(guī)劃方法,并通過仿真和實驗取得了較好的實驗效果。本文對智能車輛進(jìn)行了研究,從汽車的發(fā)展史出發(fā),敘述了智能車輛的發(fā)展及所需技術(shù)的發(fā)展,闡述了智能車輛的研究方向以及路徑規(guī)劃對于智能車輛重要性,并詳細(xì)介紹了智能車輛和智能算法的研究現(xiàn)狀。首先介紹了自主避障系統(tǒng)的基礎(chǔ)知識以及收集信息的方式,通過基本信息的描述,對智能車輛的避障系統(tǒng)有了初步的了解。使用柵格法建立靜態(tài)障礙物模型,詳細(xì)分析了基本蟻群算法和A*算法的基本原理,針對這兩個算法進(jìn)行仿真,分析了兩者的優(yōu)缺點。其次對蟻群算法進(jìn)行改進(jìn),即通過引用加權(quán)系數(shù)C的思想,引入啟發(fā)函數(shù)中,加入蟻群算法的每次尋優(yōu)迭代的過程中。有效的提高了蟻群算法的快速收斂和局部最優(yōu),并且在不同的環(huán)境規(guī)模中驗證了改進(jìn)蟻群算法的有效性。此外,本文不僅分析比較了各個算法在靜態(tài)環(huán)境中的應(yīng)用,而且還把改進(jìn)后的蟻群算法引入到動態(tài)環(huán)境信息中,驗證了改進(jìn)后的蟻群算法是否能夠?qū)崿F(xiàn)動態(tài)避障效果。通過在不同模型,以及相同起點和終點的情況下,分別對基本蟻群算法、改進(jìn)的算法進(jìn)行仿真分析和比較,驗證了改進(jìn)的蟻群算法的適用性,改進(jìn)后的算法具有相對最短路徑長度和相對最快收斂速度,充分體現(xiàn)了算法的全局搜索和快速收斂性。通過仿真分析表明了改進(jìn)的蟻群算法的可行性及其優(yōu)勢。
【學(xué)位單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：U463.6
【部分圖文】：

沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文月 2 日，深圳福田保稅區(qū) 4 輛全電動公交車在開放道路上首發(fā)試運行，這是中國乃至世界首次在開放道路上進(jìn)行的“無人駕駛公交車”試運行[25]。這些公交車裝有先進(jìn)的雷達(dá)系統(tǒng)，能夠?qū)崟r對路況信息進(jìn)行反饋，它具有工作條件適應(yīng)性強、反應(yīng)速度快、控制精度高等優(yōu)點且自主避障能力強。如圖 1.1 所示。在此基礎(chǔ)上，我國還不斷的對車輛控制器深入研究，并應(yīng)用在各個領(lǐng)域中，為我國能更好的開發(fā)智能車輛奠定了堅實的基礎(chǔ)。

第 2 章 自主避障的基礎(chǔ)知識障礙處置提供位置信息。預(yù)測目標(biāo)檢測傳感器包括視覺傳感器、激光傳感器和雷達(dá)感器。目標(biāo)檢測傳感器主要對數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)起著重要的作用并給數(shù)據(jù)融合傳感器提供信由數(shù)字地圖生成的駕駛軌跡經(jīng)過軌跡規(guī)劃、速度規(guī)劃最后和數(shù)據(jù)融合后進(jìn)行障礙后信息傳送到障礙處置中，生成期望運動，進(jìn)而控制車輛[39]。如圖 2.1 所示。

沈陽工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文n 到目標(biāo)狀態(tài)的距離，那么 h (n)的選取大目標(biāo)狀態(tài)的實際距離，這種情況下，搜索優(yōu)解。即距離估計 h (n)等于最短距離，那么搜索最高的。搜索的點數(shù)少，搜索范圍小，效率高，但不模型建立及仿真分析立 A*算法的模型，首先建立 A*算法的流
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2859076