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障碍物条件下智能车辆换道路径规划的近优解

李玮  段建民  龚建伟  
【摘要】:以智能车辆换道过程为研究对象,结合多项式理论和动态RBF神经网络,提出1种车辆换道路径规划方法,得到在一定边界条件下智能车辆换道路径的近优解。该方法首先利用矩形包裹换道车辆及障碍车辆并对其进行碰撞检测,然后利用动态RBF神经网络生成合理的车辆换道边界条件,最后在边界条件以及性能指标函数的约束下,根据多项式理论得到以时间为参数的换道路径近优解。其中动态RBF神经网络具备在线学习能力,能够利用具有优良性能指标的边界条件实现自更新。计算机仿真验证了该方法的正确性及有效性,尤其是在复杂路面情况下体现了该换道路径规划算法的优势。

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