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麻雀搜索算法-粒子群算法与快速扩展随机树算法协同优化的智能车辆路径规划
1
作者
张志文
刘伯威
+2 位作者
张继园
唐杰
张天赐
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期993-999,1009,共8页
针对智能汽车在面对多样化工作场景时其路径规划算法存在响应时间长、规划效率低的问题,提出了多元协同优化策略。首先,融合麻雀搜索算法(SSA)的警惕机制与粒子群算法(PSO)的种群寻优特性,对PSO算法中的惯性权重因子和学习因子进行优化...
针对智能汽车在面对多样化工作场景时其路径规划算法存在响应时间长、规划效率低的问题,提出了多元协同优化策略。首先,融合麻雀搜索算法(SSA)的警惕机制与粒子群算法(PSO)的种群寻优特性,对PSO算法中的惯性权重因子和学习因子进行优化;其次,提出“三角布线”搜索规则,对快速扩展随机树算法(RRT)进行双向优化(RRT-Connect);然后,基于MATLAB软件建立了复杂环境道路仿真模型,对上述优化方案进行了仿真验证。结果表明,相较于单一的优化方案,协同优化算法在路径长度与规划时间上均具有显著的优势。对两种协同优化方案的应用场景进行了实车试验,结果显示:在局部路径规划中,SSA-PSO算法响应时间更短,规划效率更高,而在全局路径规划中,“三角布线”RRT-Connect算法更具优势。
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关键词
路径规划
麻雀搜索算法
粒子群算法
三角布线
快速扩展随机树算法
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职称材料
题名
麻雀搜索算法-粒子群算法与快速扩展随机树算法协同优化的智能车辆路径规划
1
作者
张志文
刘伯威
张继园
唐杰
张天赐
机构
燕山大学车辆与能源学院
河北省特种运载装备重点实验室
北方自动控制技术研究所
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期993-999,1009,共8页
基金
国家自然科学基金-区域创新发展联合基金(U20A20332)
国家自然科学基金(52175063)。
文摘
针对智能汽车在面对多样化工作场景时其路径规划算法存在响应时间长、规划效率低的问题,提出了多元协同优化策略。首先,融合麻雀搜索算法(SSA)的警惕机制与粒子群算法(PSO)的种群寻优特性,对PSO算法中的惯性权重因子和学习因子进行优化;其次,提出“三角布线”搜索规则,对快速扩展随机树算法(RRT)进行双向优化(RRT-Connect);然后,基于MATLAB软件建立了复杂环境道路仿真模型,对上述优化方案进行了仿真验证。结果表明,相较于单一的优化方案,协同优化算法在路径长度与规划时间上均具有显著的优势。对两种协同优化方案的应用场景进行了实车试验,结果显示:在局部路径规划中,SSA-PSO算法响应时间更短,规划效率更高,而在全局路径规划中,“三角布线”RRT-Connect算法更具优势。
关键词
路径规划
麻雀搜索算法
粒子群算法
三角布线
快速扩展随机树算法
Keywords
path planning
sparrow search algorithm(SSA)
particle swarm optimization(PSO)algorithm
triangular wiring
rapidly-exploring random tree(RRT)algorithm
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
麻雀搜索算法-粒子群算法与快速扩展随机树算法协同优化的智能车辆路径规划
张志文
刘伯威
张继园
唐杰
张天赐
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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