室外复杂环境下的无人车自主路径规划开发任务书

 2021-10-28 08:10

1. 毕业设计（论文）的内容和要求

随着信息化技术、最优化理论及人工智能技术等学科的快速发展，顺应当今人工智能技术在无人系统上广泛应用的趋势，本课题拟开展针对室外复杂环境下的无人车自主路径规划开发。

室外环境不同于室内的简单结构化环境，在进行无人小车的路径规划时，需要提供全局环境信息，尤其是在道路崎岖盘旋的野外环境，需要针对复杂环境提取出安全有效的全局路径，在此基础上小车再进行局部的路径规划与避障操作。

研究室外复杂道路环境下的车辆自主路径规划技术，一方面可以保证无人车的自主安全行驶，避免不必要的损失，另一方面能够为今后开展无人车集群编队控制积累技术经验。

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2. 参考文献

「1]杨俊成，李淑霞，蔡增玉 . 路径规划算法的研究与发展[J]. 控制工程，2017，24（7）：14731480.「2]无人车运动规划算法综述[J]. 余卓平,李奕姗,熊璐.同济大学学报(自然科学版).2017(08)「3] 改进的快速扩展随机树路径规划算法[J]. 孙丰财,张亚楠,史旭华.传感器与微系统.2017(09)「4] A Bezier curve based path planning in a multi-agent robot soccer system without violating the acceleration limits[J] . K.G. Jolly,R. Sreerama Kumar,R. Vijayakumar.Robotics and Autonomous Systems . 2008 (1)「5]夏海鹏. 基于改进RRT算法的无人驾驶车辆路径规划方法研究[D].吉林大学,2019.「6]张惠. 基于强化学习的无人车路径规划的研究与实现[D].曲阜师范大学,2019.「7]杜卓洋. 无人驾驶车辆轨迹规划算法研究[D].浙江大学,2019.「8]Dynamic path planning for autonomous driving on various roads with avoidance of static and moving obstacles[J] . Xuemin Hu,Long Chen,Bo Tang,Dongpu Cao,Haibo He.Mechanical Systems and Signal Processing . 2018「9]Receding horizon control for multiple UAV formation flight based on modified brain storm optimization[J] . Huaxin Qiu,Haibin Duan.Nonlinear Dynamics . 2014 (3)「10]A reinforcement learning framework for the adaptive routing problem in stochastic time-dependent network[J] . Chao Mao,Zuojun Shen.Transportation Research Part C . 2018

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