路径规划算法的发展.pptxVIP

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2023-12-29 发布于河北
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路径规划算法的发展.pptx

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3.7路径规划算法的发展

路径规划算法的发展

随着人工智能以及大数据技术的不断发展，全局路径规划问题现在有了更为广阔的空间和更加灵活的技术手段。另外运动规划问题亦可以与车辆动力学，交通参与要素的行为预测等相结合，从而能够在各个方面对算法进行优化

路径规划算法的发展

类型

1.与车辆动力学结合；

2.与状态参数估计结合；

3.与机器学习结合

1.与车辆动力学结合

将动力学参数评价指标和最优规划等结合，利用直接构造法进行规划是近年采用较多的方法，在这个过程中可以充分考虑车辆动力学因素，规划出的轨迹更加合理。

特点：在这个过程中可以充分考虑车辆动力学因素，规划出的轨迹更加适合

2.与状态参数估计结合

状态参数估计可以更加准确获得车辆参数，因此可以将状态估计器加入规划模块中，通过在线估计车辆状态并将其反馈给规划器，提高轨迹质量。

3.与机器学习结合

机器学习作为人工智能的重大分支，其与运动规划的结合可以改善规划结果。

3.与机器学习结合

有的学者利用局部加权学习的方法取代距离度量，同时根据估计结果计算树中结点对应的代价较小的区域，除此之外，每个搜素过的结点都被标记了“安全”和“危险”两个标签，利用贝叶斯分类器估计整个状态空间中的安全区域,从而每次都只在安全区域中采样,随着采样的不断进行,估计的安全区域就更加准确。这两个措施使有哪些信誉好的足球投注网站更加趋向于代价低的安全区城,加快有哪些信誉好的足球投注网站速度。也有一部分人将机器学习融人路径规划中，预先模拟多个试验场景，生成每个场景对应安全轨迹的速度文件，用卷积神经网络进行训练,从而加快安全速度的生成。