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基于S-AWA*混合优化算法的智能汽车全局路径规划研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 课题研究背景和意义第11-12页
    1.2 现有路径规划技术研究现状第12-17页
        1.2.1 环境地图表示方法第12-14页
        1.2.2 路径规划搜索要求第14-15页
        1.2.3 搜索算法策略第15-17页
        1.2.4 规划领域第17页
    1.3 目前研究中存在的问题第17-18页
    1.4 本文研究内容及方法第18-21页
第二章 智能汽车全局路径规划算法研究第21-31页
    2.1 智能汽车全局路径规划问题要素定义第21-23页
        2.1.1 位姿空间第21页
        2.1.2 环境模型第21-22页
        2.1.3 启发函数第22页
        2.1.4 节点连接第22-23页
    2.2 智能汽车全局路径规划问题描述第23页
    2.3 智能汽车全局路径规划算法第23-30页
        2.3.1 A*算法第23-25页
        2.3.2 WeightedA*算法第25-27页
        2.3.3 AnytimeWeightedA*算法第27-28页
        2.3.4 混合蚁群算法第28-30页
    2.4 算法评述第30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 智能汽车全局路径规划S-AWA*混合算法设计第31-43页
    3.1 智能汽车全局路径规划S-AWA*混合算法第31-36页
        3.1.1 混合连接的节点方式第31-33页
        3.1.2 S算法提出及S-AWA*混合算法实现第33-35页
        3.1.3 S-AWA*混合算法可行性分析第35-36页
    3.2 全局路径规划仿真试验及结果分析第36-42页
        3.2.1 路径规划单一地图仿真试验第36-38页
        3.2.2 S-AWA*混合算法普适性仿真试验第38-42页
    3.3 本章小结第42-43页
第四章 智能汽车全局路径规划S-AWA*混合算法优化设计第43-61页
    4.1 智能汽车全局路径规划S-AWA*混合算法的优化第43-47页
        4.1.1 智能汽车全局路径规划S-AWA*混合优化算法的提出第43-44页
        4.1.2 优化AWA*算法的流程步骤第44-45页
        4.1.3 优化AWA*算法的具体思路第45-47页
    4.2 全局路径规划优化AWA*算法的参数优化设计第47-50页
        4.2.1 参数优化总体设计方案第47页
        4.2.2 优化AWA*算法的参数优化第47-49页
        4.2.3 多目标函数优化第49-50页
    4.3 全局路径规划仿真试验及结果分析第50-60页
        4.3.1 路径规划耗时误差仿真试验第50-52页
        4.3.2 优化AWA*算法普适性仿真试验分析第52-57页
        4.3.3 S-AWA*混合优化算法普适性仿真试验第57-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第五章 智能汽车全局路径规划试验研究第61-77页
    5.1 环境地图的选取第61-62页
    5.2 图像预处理第62-64页
        5.2.1 原始图像输入与灰度化第62页
        5.2.2 图像二值化第62-64页
    5.3 环境建模第64-70页
        5.3.1 栅格法建模第65-70页
    5.4 真实环境地图的智能汽车全局路径规划试验第70-75页
        5.4.1 S-AWA*混合算法与传统AWA*算法的全局路径规划试验第71-72页
        5.4.2 优化AWA*算法与AWA*算法的全局路径规划试验第72-74页
        5.4.3 S-AWA*混合优化算法与S-AWA*混合算法的全局路径规划试验第74-75页
    5.5 本章小结第75-77页
第六章 总结与展望第77-81页
    6.1 总结第77-79页
    6.2 展望第79-81页
参考文献第81-86页
致谢第86-87页
硕士期间参加的科研项目、发表的论文与公开的发明专利第87页
    参加的科研项目第87页
    发表的学术论文第87页
    公开的发明专利第87页

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