重庆理工大学学报2020,Vol.34Issue(4) :1-10.

基于改进蚁群算法的汽车避障路径规划

Vehicle Obstacle Avoidance Path Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm

赵又群 闫茜 葛召浩 李海青
重庆理工大学学报2020,Vol.34Issue(4) :1-10.

基于改进蚁群算法的汽车避障路径规划

Vehicle Obstacle Avoidance Path Planning Based on Improved Ant Colony Algorithm

赵又群 1闫茜 1葛召浩 1李海青1
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作者信息

  • 1. 南京航空航天大学,南京 210016
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摘要

为在不同工况下为汽车规划出一条安全且合理的局部避障路径,利用MAKLINK图论法建立带有障碍物的二维环境模型,通过Dijkstra算法规划初始次优避障路径,考虑车辆运动学等约束改进蚁群算法,从而搜索出一条最优避障路径.在Simulink中搭建车辆-驾驶员闭环系统模型,将最优避障路径输入到该模型中进行路径跟随;根据汽车主动安全评价指标对路径跟随效果及车辆横向稳定状态进行评价.结果表明:改进蚁群算法规划出的避障路径具有较好的跟随效果,且符合车辆横向稳定性要求.说明改进后的蚁群算法进行汽车局部路径规划具备一定可行性.

关键词

汽车/路径规划/蚁群算法/路径跟随

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基金项目

国家自然科学基金(11672127)

总装备部探索研究项目(NHA13002)

中央高校基本科研业务费专项资金(NP2018403)

中央高校基本科研业务费专项资金(NP2020407)

江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX18_0096)

出版年

2020
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子:0.567
ISSN:1674-8425
被引量15
参考文献量12
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