隨著各個科技領(lǐng)域的進步,智能機器人開始滲入到各個行業(yè),其中智能車自動駕駛的研究與開發(fā)也越來越受到人們的重視。在無人車自動駕駛的研究中,路徑規(guī)劃和在動態(tài)環(huán)境中自主避障是當前研究的主要問題。避障原理是無人車先通過安裝的車載感知器獲得自身位置和周圍環(huán)境信息,尤其是與周圍障礙物的距離,然后計算出當前無人車與障礙物的最小安全距離,生成安全避障策略,自動控制無人車安全避障。路徑規(guī)劃同樣需要依靠感知器感知周圍障礙信息,以及探測目標位置。使用柵格對無人車行駛路徑進行劃分,利用Q-learning算法生成Q-table列表,計算無人車每個位置的價值,使用貪心策略生成直達目的地的最優(yōu)路徑,使無人車自動沿著最優(yōu)路徑行駛至目標位置。本文主要研究了強化學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡算法和Q-learning算法理論及其解決無人車在未知動態(tài)環(huán)境中的避障和路徑規(guī)劃問題,具體完成的工作有:第一,根據(jù)現(xiàn)實車輛行駛路徑情況,運用python語言在PyCharm平臺上搭建了無人駕駛智能車系統(tǒng),主要包括動、靜障礙物設置,目標點設置,無人車行駛方式設置,這些是無人車自動駕駛實驗的基礎設置條件。第二,通過分析無人車避障方法以及可能遇障方式的分... 

【文章來源】：曲阜師范大學山東省

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

VaMoRs無人駕駛汽車

圖 1. 2 無人駕駛汽車 Boss司作為最先發(fā)展無人駕駛技術(shù)的公司，其無人駕駛智能技上市公司自主研究的加入預示著無人駕駛開始從學校實驗路成為可能。驗室在 2007 年就開始了無人駕駛汽車研究的各項籌備工駛汽車的初步研發(fā)工作。2014 年 12 月，Google 創(chuàng)新小動駕駛智能汽車[5]，其完全依靠電腦自動控制行駛動作，及停止。通過照相機，雷達感應器和激光測距機感應周圍離，生成環(huán)境輸入數(shù)據(jù)以及 action 反饋數(shù)據(jù)。內(nèi)華達州已。截止到 2015 年 11 月，Google 研發(fā)的無人駕駛汽車共完 在人工智能方面長時間的研發(fā)積淀為其無人駕駛汽車的發(fā)

圖 1. 2 無人駕駛汽車 Boss司作為最先發(fā)展無人駕駛技術(shù)的公司，其無人駕駛智能技上市公司自主研究的加入預示著無人駕駛開始從學校實驗路成為可能。驗室在 2007 年就開始了無人駕駛汽車研究的各項籌備工駛汽車的初步研發(fā)工作。2014 年 12 月，Google 創(chuàng)新小動駕駛智能汽車[5]，其完全依靠電腦自動控制行駛動作，及停止。通過照相機，雷達感應器和激光測距機感應周圍離，生成環(huán)境輸入數(shù)據(jù)以及 action 反饋數(shù)據(jù)。內(nèi)華達州已。截止到 2015 年 11 月，Google 研發(fā)的無人駕駛汽車共完 在人工智能方面長時間的研發(fā)積淀為其無人駕駛汽車的發(fā)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的三峽庫區(qū)土壤侵蝕強度模擬[J]. 劉婷,邵景安.  自然資源學報. 2018(04)
[2]基于ACLBFO算法的車輛路徑規(guī)劃[J]. 譚立靜,王紅,牛奔.  系統(tǒng)工程. 2015(04)
[3]無人駕駛車輛局部路徑規(guī)劃的時間一致性與魯棒性研究[J]. 姜巖,王琦,龔建偉,陳慧巖.  自動化學報. 2015(03)
[4]強化學習在機器人路徑規(guī)劃中的應用研究[J]. 童亮,王準.  計算機仿真. 2013(12)
[5]BP網(wǎng)絡用于聲波法爐內(nèi)切圓流場監(jiān)測系統(tǒng)的模擬研究[J]. 周紅新,李言欽,周懷春.  華中電力. 2005(04)
[6]基于柵格法的機器人路徑規(guī)劃蟻群算法[J]. 朱慶保,張玉蘭.  機器人. 2005(02)
[7]交通運輸網(wǎng)絡最短路徑關(guān)鍵邊問題研究[J]. 李引珍,郭耀煌.  中國管理科學. 2004(04)
[8]多Agent系統(tǒng)中強化學習的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 趙志宏,高陽,駱斌,陳世福.  計算機科學. 2004(03)
[9]用于移動機器人避障的人工神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊邏輯控制技術(shù)[J]. 張明路,彭商賢,曹作良,徐宏.  中國機械工程. 1997(02)

博士論文
[1]無人駕駛汽車環(huán)境信息提取及運動決策方法研究[D]. 武歷穎.長安大學 2016
[2]強化學習及其在機器人系統(tǒng)中的應用研究[D]. 陳學松.廣東工業(yè)大學 2011

碩士論文
[1]無人駕駛汽車自動尋路與動態(tài)避障研究[D]. 李文越.長安大學 2018
[2]基于強化學習的移動機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 劉仕超.山東科技大學 2017
[3]基于強化學習的路徑規(guī)劃問題研究[D]. 趙英男.哈爾濱工業(yè)大學 2017
[4]智能激光車輛避障系統(tǒng)的研究[D]. 衛(wèi)蘇晶.西安科技大學 2015
[5]無人駕駛智能車在動態(tài)環(huán)境中的避障方法[D]. 崔佳超.西安工業(yè)大學 2015
[6]基于粒子群和蟻群融合算法的移動機器人路徑規(guī)劃研究[D]. 楊惠.長沙理工大學 2010
[7]基于強化學習的輪式移動機器人避障研究[D]. 田從豐.東北大學 2009



本文編號：3434199