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题名基于改进PSO的自主车辆实时运动规划方法
被引量:2
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作者
王珂珂
赵汗青
吕强
王冬来
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机构
装甲兵工程学院控制工程系
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2013年第1期169-174,共6页
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基金
军队战略投资科研项目
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文摘
通过在弧长-曲率空间建立车辆运动学模型的方法,在满足非完整约束条件的基础上,将运动规划问题转化为函数优化问题。为提高PSO算法的优化速度,满足算法工程应用的实时性要求,提出一种基于多任务种群协同进化的粒子群优化算法。该算法将种群分为3种执行不同任务动作的子群,充分扩展搜索范围,挖掘搜索域内的有用信息,使种群的全局搜索能力和局部搜索能力达到较好的平衡状态。实验结果证明,将协同进化PSO算法应用于弧长-曲率空间中的函数优化问题,可实现对自主车辆的运动规划,规划轨迹满足车辆运动学和动力学约束,保证了车辆行驶的安全性和平稳性。
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关键词
自主车辆
运动规划
弧长-曲率空间
粒子群优化
非完整约束
协同进化
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Keywords
autonomous land vehicle
motion planning
arclength-curvature space
particle swarm optimization
nonholonomic con-straint
cooperative evolution
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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