隨著人工智能影響范圍的不斷擴(kuò)大,智能交通成為了未來(lái)交通領(lǐng)域重點(diǎn)發(fā)展的方向,無(wú)人駕駛技術(shù)便是其中一個(gè)重要體現(xiàn)。為了滿足用戶日益提升的出行需求,提高無(wú)人駕駛出行任務(wù)的效率,提升路徑選擇合理性,應(yīng)對(duì)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)交通環(huán)境,保障安全性,并且加速實(shí)際運(yùn)輸作業(yè)的智能化進(jìn)程。本文結(jié)合無(wú)人駕駛發(fā)展的整體趨勢(shì),以無(wú)人駕駛技術(shù)支持為背景重點(diǎn)對(duì)路徑規(guī)劃模塊進(jìn)行了研究,提出改進(jìn)優(yōu)化方法。具體研究?jī)?nèi)容包括以下幾點(diǎn):1.調(diào)研了無(wú)人駕駛技術(shù)的整體發(fā)展和路徑規(guī)劃的研究現(xiàn)狀,介紹了無(wú)人駕駛系統(tǒng)架構(gòu)的基本組成,并結(jié)合路徑規(guī)劃的應(yīng)用對(duì)無(wú)人駕駛的各關(guān)鍵技術(shù)架構(gòu)進(jìn)行研究和設(shè)計(jì),為后續(xù)路徑規(guī)劃模塊研究提供相應(yīng)技術(shù)支撐。2.針對(duì)無(wú)人駕駛汽車的路徑規(guī)劃面臨著復(fù)雜多變的交通環(huán)境,為了更全面的評(píng)價(jià)路徑選擇指標(biāo)以規(guī)劃更合理的路徑,以及更好的解決路段環(huán)境動(dòng)態(tài)變化對(duì)規(guī)劃結(jié)果造成的影響,提出了一種考慮多影響因素的動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃算法-RDMA*(Real-time Dynamics of Multiple influencing factors AStar)算法。以A*(AStar)算法為核心,采用雙向搜索模式和基于堆結(jié)構(gòu)的排序,通過(guò)加入多影響因素的交...

【文章頁(yè)數(shù)】：108 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1國(guó)外無(wú)

第一章緒論5(a)卡耐基梅隆大學(xué)的Sandstorm無(wú)人駕駛車輛(b)Google無(wú)人駕駛電動(dòng)車輛(c)斯坦福大學(xué)的Stanley圖1-1國(guó)外無(wú)人駕駛車輛（2）國(guó)內(nèi)國(guó)內(nèi)無(wú)人駕駛方面的研究要稍晚于國(guó)外，20世紀(jì)80年代，國(guó)防科技大學(xué)首先開(kāi)啟了對(duì)該技術(shù)的研究，[13]1992年我國(guó)研....

圖1-2國(guó)內(nèi)無(wú)

華南理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文6如華為，阿里，騰訊等也開(kāi)始布局無(wú)人駕駛方向的領(lǐng)域�，F(xiàn)階段我國(guó)無(wú)人駕駛技術(shù)已達(dá)到國(guó)際水平。[17](a)“智能車未來(lái)挑戰(zhàn)賽”參賽車輛(b)百度Apollo無(wú)人駕駛電動(dòng)車輛圖1-2國(guó)內(nèi)無(wú)人駕駛車輛1.3.2無(wú)人駕駛車輛路徑規(guī)劃算法研究現(xiàn)狀在無(wú)人駕駛路徑規(guī)劃領(lǐng)....

圖1-3論文研究技術(shù)路線

華南理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文10圖1-3論文研究技術(shù)路線

圖2-1融合定位方式示意圖

華南理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文

本文編號(hào)：3979170