无人驾驶车辆路径规划算法综述

Ⅰ 车辆路径规划问题程序设计目的及意义（含国内外的研究现状分析）

基于遗传算法的车辆路径规划问题研究；用混合遗传算法解决有时间窗的车辆路径规划问题；
车辆路径规划问题及其求解方法研究进展；基于混合和声算法的车辆路径规划问题求解；等文章都有这方面的介绍。

Ⅱ 无人驾驶的核心是什么是如何运行的

4级或5级的自主驾驶很难有一个明确的标准来定义，自主驾驶应该不复杂。自动驾驶其实涉及三个问题:一、我在哪里？第二，我要去哪里？第三是怎么去。这三个问题的完整解决方案就是真正的自动驾驶。所以特斯拉升级的8000美元自动驾驶2.0只有部分线控功能，并不是真正的自动驾驶。福特、网络、谷歌做的都是真正的自动驾驶，远超特斯拉，两者差别巨大。

机器人定位有三种常见的类型:相对定位、绝对定位和组合定位。自动驾驶一般采用组合定位。首先，本体感受传感器如里程计和陀螺仪测量相对于机器人初始姿态的距离和方向，以确定机器人的当前姿态，这也称为轨迹估计。然后使用激光雷达或视觉感知环境，使用主动或被动识别、地图匹配、GPS或导航信标进行定位。位置的计算方法包括三角测量、三边测量和模型匹配算法。从这个角度来说，IMU也是自动驾驶必不可少的一部分。

同时，机器人定位实际上是一个概率问题，所以机器人定位算法有两个流派，一个是卡尔曼滤波，一个是贝叶斯推理。有扩展卡尔曼滤波器(EKF)、卡尔曼滤波器(KF)和无迹卡尔曼滤波器(UKF)。另一种是基于贝叶斯推理的定位方法。网格和粒子用于描述机器人位置空间，递归计算状态空间中的概率分布，如马尔可夫定位(MKV)和蒙特卡罗定位(MCL)。

在地图匹配中，必须有一个优先地图与之比较。这张地图不一定是厘米级高精度地图。有必要谈谈地图，它可以分为四类，即度量、拓扑、传感器和语义。我们最常见的地图是语义级地图。无人驾驶不是导弹。一般输入目的地应该是语义层面。毕竟人类的交通方式是语义层面，不是地理坐标。这是机器人和无人驾驶的区别之一。机器人一般不考虑语义，只需要知道自己在坐标系中的位置。全球定位系统提供全球坐标系的度量。未来，V2X将提供雷达和视觉探测距离(NLOS)之外的特定物体(移动的行人和汽车)的地图，或V2X地图。目前国内处于研究阶段的无人车大多采用GPS RTK定位，必须配合厘米级高精度地图才能获得语义信息，不可能做到真正的无人。

Ⅲ 无人驾驶汽车的原理

无人驾驶汽车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的智能汽车。

它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。

集自动控制、体系结构、人工智能、视觉计算等众多技术于一体，是计算机科学、模式识别和智能控制技术高度发展的产物，也是衡量一个国家科研实力和工业水平的一个重要标志，在国防和国民经济领域具有广阔的应用前景。

三、无人驾驶汽车特点

1.安全稳定

安全是拉动无人驾驶车需求增长的主要因素。每年，驾驶员们的疏忽大意都会导致许多事故。既然驾驶员失误百出，汽车制造商们当然要集中精力设计能确保汽车安全的系统。“无人”驾驶系统种类繁多，其中有些根本算不上“无人”，还有些活像是科幻小说中的东西。

Ⅳ 无人驾驶是什么

通俗地说，无人驾驶就是让汽车自己拥有环境感知、路径规划并自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。

传感器是“眼睛”，能360度感知路上物体的远近深浅；车辆控制技术是“大脑”，能实时感知环境信息。

Ⅳ 杭州高中生造出新型无人驾驶自行车，其自动辅助系统有多牛

2021丘成桐中学科学奖总决赛落下帷幕，来自杭州第九中学的高三学生时沐朗，凭借“辅助驾驶自平衡自行车”项目，以全球前十的成绩拿下了总决赛计算机优胜奖和中国分赛区一等奖，这也是浙江省今年唯一的“丘奖”。杭州高中生造出新型无人驾驶自行车，其自动辅助系统有多牛？

杭九中的时沐朗同学，拿到的是今年“丘奖”计算机学科的全球优胜奖，他造出了一辆自行车版的“特斯拉”。

作为一位高三学生，时沐朗对大学的专业已经有了规划，“先修数学，先把自己基础打牢，后面研究生，未来甚至博士的领域，再细一点，比如说做控制或者做自动驾驶。”

Ⅵ 汽车智能驾驶路径规划

智能车(Intelligent vehicle)是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
自动驾驶的关键技术依次可以分为环境感知，行为决策，路径规划和运动控制四大部分。