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基于遗传算法的无人驾驶汽车路径规划技术研究
| 论文题名： | 基于遗传算法的无人驾驶汽车路径规划技术研究 |
| 关键词： | 无人驾驶汽车;路径规划;遗传算法 |
| 摘要： | 最近几年间，私家车数量日益增加，将交通方面的相关问题日趋突显出来。无人驾驶汽车能很好解决交通拥堵的问题，不仅能有效地提升交通系统工作效率。同时，极大地提升了驾驶的安全性。其势必引领汽车行业在今后的成长倾向，这项技术也日趋引发了民众的高度重视。 本篇论文探讨的主要内容在于：规划无人驾驶汽车路径的相关技术。论文首先对这项技术在全球范围内的发展状况作了简单的描述，接来下对其核心技术作了详尽的阐述，紧接着又导出了无人驾驶汽车路径规划的有关概念与处理方式。并将多种路径规划方式的优越性与不足之处展开对比，最后在处理路径规划方法上选择了遗传算法。随后，论文对该算法的成长史与特性作了简单的阐述，并对其基本流程与实现技术也作了相关的描述。 针对路径规划问题的特点，文章选择的是病毒遗传算法，其作为遗传算法之一，具体的操作流程是：运用及时路线地图，将交通讯号灯、道路级别、行车道数量之类的资料都做出明显的标识，视某些公路干线为病毒，近期病毒最理想组合的确认是借助交叉感染来达成的，在无人驾驶汽车行驶的进程中，若交通拥堵出现变动的情况下，借助病毒感染实时路线，生成一个全新的、可选择性的驾驶线路，最终借助病毒遗传算法展开实验，对其验证成果进行仿真。 文章的结尾部分借助病毒遗传算法实验仿真了静态、动态两种状态的路况，对适应程度不一样的指标造成的路径规划成果的干扰作了深入的探讨。在这其中，静态的路况又涵盖了简单、中等、复杂三个等级。 本篇论文的探讨及试验成果全方位地论证了遗传算法在规划无人驾驶汽车路径方面有着独一无二的优势，它能很好地处理解决这一问题。 |
| 作者： | 任超 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 夏超英 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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