無人駕駛車輛路徑規劃演算法綜述

Ⅰ 車輛路徑規劃問題程序設計目的及意義（含國內外的研究現狀分析）

基於遺傳演算法的車輛路徑規劃問題研究；用混合遺傳演算法解決有時間窗的車輛路徑規劃問題；
車輛路徑規劃問題及其求解方法研究進展；基於混合和聲演算法的車輛路徑規劃問題求解；等文章都有這方面的介紹。

Ⅱ 無人駕駛的核心是什麼是如何運行的

4級或5級的自主駕駛很難有一個明確的標准來定義，自主駕駛應該不復雜。自動駕駛其實涉及三個問題:一、我在哪裡？第二，我要去哪裡？第三是怎麼去。這三個問題的完整解決方案就是真正的自動駕駛。所以特斯拉升級的8000美元自動駕駛2.0隻有部分線控功能，並不是真正的自動駕駛。福特、網路、谷歌做的都是真正的自動駕駛，遠超特斯拉，兩者差別巨大。

機器人定位有三種常見的類型:相對定位、絕對定位和組合定位。自動駕駛一般採用組合定位。首先，本體感受感測器如里程計和陀螺儀測量相對於機器人初始姿態的距離和方向，以確定機器人的當前姿態，這也稱為軌跡估計。然後使用激光雷達或視覺感知環境，使用主動或被動識別、地圖匹配、GPS或導航信標進行定位。位置的計算方法包括三角測量、三邊測量和模型匹配演算法。從這個角度來說，IMU也是自動駕駛必不可少的一部分。

同時，機器人定位實際上是一個概率問題，所以機器人定位演算法有兩個流派，一個是卡爾曼濾波，一個是貝葉斯推理。有擴展卡爾曼濾波器(EKF)、卡爾曼濾波器(KF)和無跡卡爾曼濾波器(UKF)。另一種是基於貝葉斯推理的定位方法。網格和粒子用於描述機器人位置空間，遞歸計算狀態空間中的概率分布，如馬爾可夫定位(MKV)和蒙特卡羅定位(MCL)。

在地圖匹配中，必須有一個優先地圖與之比較。這張地圖不一定是厘米級高精度地圖。有必要談談地圖，它可以分為四類，即度量、拓撲、感測器和語義。我們最常見的地圖是語義級地圖。無人駕駛不是導彈。一般輸入目的地應該是語義層面。畢竟人類的交通方式是語義層面，不是地理坐標。這是機器人和無人駕駛的區別之一。機器人一般不考慮語義，只需要知道自己在坐標系中的位置。全球定位系統提供全球坐標系的度量。未來，V2X將提供雷達和視覺探測距離(NLOS)之外的特定物體(移動的行人和汽車)的地圖，或V2X地圖。目前國內處於研究階段的無人車大多採用GPS RTK定位，必須配合厘米級高精度地圖才能獲得語義信息，不可能做到真正的無人。

Ⅲ 無人駕駛汽車的原理

無人駕駛汽車是通過車載感測系統感知道路環境，自動規劃行車路線並控制車輛到達預定目標的智能汽車。

它是利用車載感測器來感知車輛周圍環境，並根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。

集自動控制、體系結構、人工智慧、視覺計算等眾多技術於一體，是計算機科學、模式識別和智能控制技術高度發展的產物，也是衡量一個國家科研實力和工業水平的一個重要標志，在國防和國民經濟領域具有廣闊的應用前景。

三、無人駕駛汽車特點

1.安全穩定

安全是拉動無人駕駛車需求增長的主要因素。每年，駕駛員們的疏忽大意都會導致許多事故。既然駕駛員失誤百出，汽車製造商們當然要集中精力設計能確保汽車安全的系統。「無人」駕駛系統種類繁多，其中有些根本算不上「無人」，還有些活像是科幻小說中的東西。

Ⅳ 無人駕駛是什麼

通俗地說，無人駕駛就是讓汽車自己擁有環境感知、路徑規劃並自主實現車輛控制的技術，也就是用電子技術控制汽車進行的仿人駕駛或是自動駕駛。

感測器是「眼睛」，能360度感知路上物體的遠近深淺；車輛控制技術是「大腦」，能實時感知環境信息。

Ⅳ 杭州高中生造出新型無人駕駛自行車，其自動輔助系統有多牛

2021丘成桐中學科學獎總決賽落下帷幕，來自杭州第九中學的高三學生時沐朗，憑借「輔助駕駛自平衡自行車」項目，以全球前十的成績拿下了總決賽計算機優勝獎和中國分賽區一等獎，這也是浙江省今年唯一的「丘獎」。杭州高中生造出新型無人駕駛自行車，其自動輔助系統有多牛？

杭九中的時沐朗同學，拿到的是今年「丘獎」計算機學科的全球優勝獎，他造出了一輛自行車版的「特斯拉」。

作為一位高三學生，時沐朗對大學的專業已經有了規劃，「先修數學，先把自己基礎打牢，後面研究生，未來甚至博士的領域，再細一點，比如說做控制或者做自動駕駛。」

Ⅵ 汽車智能駕駛路徑規劃

智能車(Intelligent vehicle)是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能於一體的綜合系統，它集中運用了計算機、現代感測、信息融合、通訊、人工智慧及自動控制等技術，是典型的高新技術綜合體。
自動駕駛的關鍵技術依次可以分為環境感知，行為決策，路徑規劃和運動控制四大部分。