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 |