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基于DQN和SNN的无人车运动规划研究

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在无人驾驶领域,运动规划是亟待解决的关键问题之一.无人车的运动规划包括路径规划和路径跟踪控制两部分.目前常用的路径规划方法和路径跟踪控制方法多依据人为制定的规则和策略,缺乏灵活性.针对此问题使用DQN算法,规划得到车辆的路径点,根据规划得到的路径点,使用转向神经网络(SNN)控制车辆在相邻路径点之间进行转向运动,完成对转向关系路径点的跟踪,从而使车辆自主进行路径点规划和路径点跟踪.仿真结果表明,无人车沿规划得到的由路径点组成的全局路径行进可避开障碍物到达终点,使用转向神经网络可控制车辆完成在相邻路径点之间的转向,调整车辆的航向角,从而完成对规划得到的路径点的跟踪.由此可知,该研究能有效提高车辆的移动效率.

王阳、张冲、张一宸、曲振东、桂成一、姬雨初

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中国民航大学 电子信息与自动化学院,天津 300300

首都机场集团有限公司 北京大兴机场,北京 102604

运动规划 路径点规划 路径跟踪控制 DQN SNN 无人车

2025

10.16667/j.issn.2095-1302.2025.02.024

物联网技术
陕西省电子技术研究所

物联网技术

影响因子：0.4
ISSN：2095-1302
年,卷(期)：2025.15(2)