智能车辆控制基础第五章智能车辆决策控制.pptxVIP

第五章 智能车辆决策控制;5.1——车辆路径规划与跟随 5.2——变道控制 5.3——自动泊车控制 5.4——多车协同控制;;5.1.1　路径规划算法; (2)禁忌有哪些信誉好的足球投注网站(tabu search,TS)算法　 禁忌有哪些信誉好的足球投注网站算法是一种亚启发式(meta-heuristic)随机有哪些信誉好的足球投注网站算法,是模拟人类智力的一种全局寻优算法。它从一个初始可行解出发,选择一系列的特定有哪些信誉好的足球投注网站方向(移动)作为试探,选择实现让特定的目标函数值变化最多的移动。为了避免陷入局部最优解,TS算法中采用了一种灵活的“记忆”技术,对已经进行的优化过程进行记录和选择,指导下一步的有哪些信誉好的足球投注网站方向,这就是Tabu表的建立。; (3)模拟退火(simulated annealing,SA)算法　 模拟退火算法最早的思想是由N.Metropolis等人于1953年提出。1983年,S.Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域。它是基于蒙特卡罗(Monte Carlo)迭代求解策略的一种随机寻优算法,其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发,伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解,即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。;2.图形学算法 图形学算法是基于环境模型的基础上进行的路径规划方法。目前主要的图形学算法有栅格法、可视图空间法、Voronoi图法等。 (1)栅格法　 栅格法将环境划分为一系列网格,并对网格进行编码,从而将环境信息用有序列的号码来表示。存在障碍物的单元格标记为 1 的状态,无障碍物的单元格标记为 0 的状态。如此栅格法可对环境进行建模,并结合其他的有哪些信誉好的足球投注网站算法在无障碍区域内规划出一条避障的路径。在路径存在的情况下该方法能够确保找到一条路径,但随着栅格规模的扩大,有哪些信誉好的足球投注网站的复杂度也将随之增大,此时路径规划的效率较低。通过提高算法的启发性来提高有哪些信誉好的足球投注网站效率与寻优质量是一个不错的方法。可见,提高有哪些信誉好的足球投注网站算法的启发性是该类算法的关键。; (2)可视图空间法　 可视图空间法是空间中将障碍物描述为规则的多边形,描述起始点、目标点以及所有多边形顶点的特征,从起始点到目标点之间画出经过多边形顶点的???行连线(不穿过障碍物),最后筛选出最优的连线即完成路径的规划。可视图空间法的优点是简单直观,容易求得最短路径。但一旦起始点与目标点发生改变,就要重新构造视图,缺乏灵活性,即局部路径规划能力差。 (3)Voronoi 图法　 Voronoi 图法是计算几何里的一种基于距离的平面划分方法。它是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。N个在平面上有区别的点,按照最邻近原则划分平面;每个点与它的最近邻区域相关联。而后运用算法对多边形的边所构成的路径网进行最优有哪些信誉好的足球投注网站。其优点是把障碍物包围在元素中,能实现有效避障;其缺点是图的重绘比较费时,因而不适用于大规模环境下的路径规划。;3.人工智能算法 人工智能算法有蚁群算法、神经网络算法与遗传算法等。 (1)蚁群算法(ant colony optimization,ACO)　 蚁群算法是一种迭代寻优算法,启发于蚁群觅食的群落行为。蚂蚁在觅食过程中会在道路上留下一定浓度的信息素,并会选择信息素较多的路径行走,在相同时间内最短路径上蚂蚁经过的次数最多,所以这条路径含有的信息素最多,从而得出一条最佳路径。该算法模拟蚁群觅食这一过程,其优点是可以进行全局寻优,并且可以进行并行计算,所以方便计算机实现。其缺点在于计算量大,并且容易陷入局部最优解。; (2)神经网络算法　 神经网络算法是一种表现很优秀的人工智能算法,在人工智能领域中有着很广泛的应用。其思想主要来自生物神经网络行为,可用于实现分布式并行信息处理。神经网络具有非常优秀的学习能力,而且学习能力鲁棒性强。但是将其用于路径规划时效果并不理想,因为复杂的环境很难用公式进行描述。不过将该算法与其他算法结合用于路径规划却是一个很好的尝试。 (3)遗传算法　 遗传算法是一种应用广泛的人工智能算法,是人工智能领域的一个重要分支。算法思想来源于达尔文生物进化论中的遗传选择和优胜劣汰的自然法则,是一种迭代求解的优化算法。通过建立与基因遗传学原理相似的数学模型来模拟基因的交叉、变异、选择、适者生存的过程来解决问题。遗传算法的最大的优点是可以通过与其他算法相结合来