基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

发布时间：2017-11-11 18:40

  本文关键词：基于遗传模糊算法的智能车辆避障路径规划研究

  更多相关文章： 智能车辆 模糊控制 遗传算法 路径规划

【摘要】：利用模糊逻辑和遗传算法构建一种智能车辆避障路径规划方法.首先建立智能车辆的动力学模型,然后设计模糊控制器,以智能车辆与目标点及障碍物中心点的角度差、智能车辆与障碍物的距离为输入量,智能车辆的速度、转角为输出量分别建立避障行为模糊规则表和趋向目标模糊规则表,最后利用遗传算法对避障行为模糊规则表进行优化.仿真结果表明,该方法是正确和有效的.
【作者单位】： 福建师范大学理论经济学博士后流动站;福建工程学院交通运输系;福州大学物流研究中心;
【基金】：福建省社会科学研究基地重大项目(2014JDZ024) 福建工程学院科研启动基金资助项目(GY-S12052)
【分类号】：U495
【正文快照】： 0引言路径规划是当前智能车辆技术研究热点之一,它要求智能车在从起始状态向目标状态移动的过程中,能够自主地搜索一条避开障碍物的最优路径[1].目前,学者们多借用人工势场法、珊格法、模糊逻辑法等方法研究智能车路径规划[2].其中,人工势场法因算法简单且易于实时控制而广泛

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

1 陈华华,杜歆,顾伟康;基于神经网络和遗传算法的机器人动态避障路径规划[J];传感技术学报;2004年04期

2 李舜酩;沈\，

本文编号：1172646