基于改进人工势场的无人驾驶动态规划算法研究

基于改进人工势场的无人驾驶动态规划算法研究摘要:无人驾驶技术的快速发展,降低了驾驶员的操作负担,但其复杂的环境感知和动态规划仍是一个挑战。本文提出基于改进人工势场法(Improved Artifici

基于改进人工势场的无人驾驶动态规划算法研究 摘要: 无人驾驶技术的快速发展,降低了驾驶员的操作负担,但其复杂的 环境感知和动态规划仍是一个挑战。本文提出基于改进人工势场法 Improved Artificial Potential Field ()的无人驾驶动态规划算法。该算法 通过引入交通流量和目标约束,解决了传统势场法中容易出现的局部最 优问题,提高了车辆的行驶效率和可靠性。 关键字:无人驾驶,人工势场法,动态规划,局部最优,交通流 量,目标约束 一、引言 随着无人驾驶技术的不断发展,越来越多的车企与科技公司开始布 局汽车自动驾驶领域。然而,实现无人驾驶的过程中,车辆需要实时感 知周围环境,并据此规划其行驶路径。因此,无人驾驶的环境感知和动 态规划问题仍是需要解决的难题。 人工势场法是一种常见的路径规划算法。该算法通过引入势能场, 计算车辆与障碍物之间的相互作用力,从而规划路径。但是,该方法存 在容易陷入局部最优问题的缺点。为了解决这一问题,本文提出了一种 基于改进人工势场法的无人驾驶动态规划算法。 二、相关工作 APF 早期的人工势场法(原始)通常考虑的是一个单目标的路径规 划问题,例如将车辆从起点移动到终点。然而在现实场景中,车辆行驶 过程中需要考虑多个目标,例如避让障碍物、保证通行效率等。因此, 研究者提出了多目标势场法,该方法通过协调多个目标之间的关系,解 决多目标路径规划问题。然而,该方法仍然存在局部最优问题。 为了解决局部最优问题,一些研究者引入了交通流量约束。例如, LimTraffic Potential Field 等人提出了交通势场法()。该方法将车辆之

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