人工智能在车辆自动驾驶中的应用
人工智能技术在自动驾驶的应用案例
人工智能技术在自动驾驶的应用案例
自动驾驶技术是一个新兴的领域，而人工智能技术是其中最核心的技术。
它可以帮助自动驾驶车辆获取和处理大量数据，来实现更安全、更自
动化的行驶。
本文将从技术和应用两方面，介绍人工智能在自动驾驶领域
的应用案例。
一、人工智能技术在自动驾驶中的应用
1、人工智能技术在路况分析方面的应用
自动驾驶车辆能够通过采集道路实时数据，有助于车辆了解和分析路况，并可以提供更安全的行驶。
这里，人工智能技术可以应用于路况分析，帮助自动驾驶车辆识别道路相关信息，例如：车道线、标志牌、障碍等，
并根据这些信息来给出行驶建议。
2、人工智能技术在感知方面的应用
自动驾驶车辆可以通过人工智能技术来识别和分析周边环境，例如：
行人、动物、其它道路使用者的位置和动作，以及路面条件等。
通过这些
信息，车辆可以作出更安全的行驶决策，避免碰撞等事故的发生。
3、人工智能技术在行驶决策方面的应用。
人工智能在自动驾驶汽车中的应用与安全
人工智能在自动驾驶汽车中的应用与安全随着科技的不断发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛。
其中，自动驾驶汽车领域是人工智能应用的重要领域之一。
自动驾驶汽车的出现给人们的出行方式带来了革命性的改变，但同时也引发了人们对安全性的担忧。
本文将探讨人工智能在自动驾驶汽车中的应用以及相关的安全问题。
一、人工智能在自动驾驶汽车中的应用自动驾驶汽车的运行离不开人工智能的支持。
人工智能技术通过感知、决策和控制等环节，实现了对车辆的自主操作。
首先，通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器，自动驾驶汽车可以实时获取周围环境的信息，包括道路状况、行人、车辆等。
然后，通过人工智能的算法和模型，对获取的数据进行深度学习和模式识别，以识别和理解周围环境中的各种物体和情况。
最后，在深度学习和模式识别的基础上，通过决策和控制算法，自动驾驶汽车可以自主地进行车辆操作，包括加速、刹车、转向等。
在实际应用中，人工智能的技术在自动驾驶汽车中发挥了重要作用。
例如，通过深度学习和模式识别，自动驾驶汽车可以实现对交通信号和路标的识别，从而根据识别结果做出相应的驾驶决策。
另外，人工智能技术还可以对引擎、制动系统、转向系统等进行智能监测和控制，提高车辆的安全性和驾驶性能。
二、人工智能在自动驾驶汽车中的安全问题虽然人工智能在自动驾驶汽车中的应用带来了许多好处，但同时也引发了一系列安全问题。
首先，人工智能的算法和模型并非完美无缺，它们可能存在着一定的错误率。
例如，人工智能在识别物体时可能会发生误判，将行人识别为其他物体，导致行人的安全受到威胁。
其次，人工智能的算法还可能受到黑客攻击和恶意干扰，导致自动驾驶汽车的运行出现安全问题。
另外，由于人工智能无法理解人类的情感和意图，对一些复杂情境的反应可能不够灵活和准确。
为了解决人工智能在自动驾驶汽车中的安全问题，研究者们正在积极探索和改进相关技术。
一方面，他们通过不断完善和优化算法和模型，提高人工智能的准确性和鲁棒性。
人工智能在自动驾驶汽车中的关键作用
人工智能在自动驾驶汽车中的关键作用随着科技的不断发展和创新，技术在各个领域的应用越来越广泛，其中自动驾驶汽车就是一个备受瞩目的领域。
在自动驾驶汽车中发挥着关键作用，为汽车提供智能化的驾驶、环境感知和决策能力，使其能够在道路上实现自主行驶。
本文将从技术在自动驾驶汽车中的具体应用、发展现状以及面临的挑战等方面进行深入探讨。
一、技术在自动驾驶汽车中的具体应用1.感知技术在自动驾驶汽车中，感知技术起着至关重要的作用。
通过激光雷达、摄像头、雷达等传感器，车辆可以实时感知周围环境，包括道路状况、障碍物、其他车辆和行人等信息。
技术通过对传感器数据的处理和分析，实现对周围环境的感知，从而为车辆提供准确的环境信息，为后续的决策和控制提供支持。
2.决策与规划在面对复杂的路况时，自动驾驶汽车需要根据感知到的环境信息做出正确的决策和规划，包括车辆的速度、转向和变道等。
技术通过机器学习和深度学习等算法，对环境信息进行分析和预测，为车辆提供合理的行驶方案。
同时，还可以实现车辆之间的协同决策，提高道路行驶的安全性和效率性。
3.控制技术自动驾驶汽车的控制技术是实现车辆自主行驶的核心。
技术通过对车辆动力系统、转向系统和刹车系统等进行联合控制，实现车辆的精准操控。
同时，还可以根据实时环境信息对车辆进行动态调整，提高车辆行驶的稳定性和安全性。
二、技术在自动驾驶汽车中的发展现状目前，全球各大汽车厂商和科技公司都投入了大量资金和人力资源进行自动驾驶汽车的研发和应用。
特斯拉、谷歌、苹果等公司已经推出了部分自动驾驶功能，并取得了一定的成果。
同时，无人驾驶汽车的试点项目也在一些城市和地区得到了实施，取得了一定的进展。
技术在自动驾驶汽车中的应用也在不断深化和完善。
随着深度学习算法和神经网络技术的不断发展，自动驾驶汽车的感知、决策和控制能力得到了显著提升。
同时，车辆之间的通讯技术也在不断完善，实现了车辆之间的信息共享和协同行驶。
三、技术在自动驾驶汽车中面临的挑战尽管技术在自动驾驶汽车中发挥着重要作用，但是也面临着一些挑战和困难。
人工智能在自动驾驶汽车中的应用
人工智能在自动驾驶汽车中的应用一、引言随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用，自动驾驶汽车无疑是其中一个重要的应用领域。
本文将围绕人工智能在自动驾驶汽车中的应用展开探讨，分别从感知、决策和控制三个方面进行介绍。
二、感知在自动驾驶汽车中，感知是实现自动驾驶的基础。
通过各种传感器的感知，车辆可以获取到周围环境的信息，并以此为基础进行决策和控制。
人工智能在感知方面的应用主要包括图像处理、目标检测和环境感知。
1. 图像处理：自动驾驶汽车通过摄像头获取道路上的图像信息，然后通过人工智能算法进行处理，提取出图像中的关键信息，如道路标线、交通标识等。
通过图像处理技术，车辆能够准确地识别道路的情况，为后续的决策提供支持。
2. 目标检测：自动驾驶汽车需要能够准确检测和识别周围的物体，包括其他车辆、行人、障碍物等。
人工智能技术为目标检测提供了强大的支持，可以通过深度学习算法来实现高精度的目标检测，并实时更新感知结果。
3. 环境感知：自动驾驶汽车需要对周围环境的变化进行感知和理解，以便做出合理的决策和控制。
人工智能技术通过对传感器数据的实时分析和处理，能够对复杂的环境进行感知和识别，并提供有关环境的详细信息。
三、决策在感知的基础上，自动驾驶汽车需要做出相应的决策，以实现安全、高效的行驶。
人工智能在决策方面的应用主要包括路径规划、交通预测和冲突处理。
1. 路径规划：自动驾驶汽车需要根据目标位置和当前的环境信息，规划合适的行驶路径。
人工智能技术可以通过算法优化，快速计算出最优的路径规划方案，考虑到车辆的安全、效率和舒适性等因素。
2. 交通预测：自动驾驶汽车需要能够预测其他车辆和行人的行为，以便做出相应的反应。
人工智能技术可以通过对历史数据的学习和分析，预测其他路用户的行为，提前做出调整和决策。
3. 冲突处理：在复杂的交通环境中，自动驾驶汽车可能面临各种冲突情况，如车辆变道、交叉路口通行等。
人工智能技术可以帮助车辆做出合理的决策，避免与其他车辆发生冲突，并确保行驶的顺利进行。
人工智能在自动驾驶领域中的应用
人工智能在自动驾驶领域中的应用随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）在各个领域都得到了广泛的应用。
而在自动驾驶领域，人工智能的影响更加显著。
本文将探讨人工智能在自动驾驶领域中的应用，并就其优势和挑战进行分析。
一、人工智能在自动驾驶中的应用1. 感知系统在自动驾驶中，感知系统是至关重要的一环，它负责获取车辆周围的信息以及对其进行处理和分析。
人工智能技术在感知系统中发挥了重要的作用。
利用深度学习算法和计算机视觉技术，感知系统能够准确地识别道路标志、识别和跟踪其他车辆、行人以及障碍物等。
人工智能的应用使得自动驾驶系统能够及时做出正确的判断和决策。
2. 决策与规划自动驾驶车辆需要具备良好的决策与规划能力，以便在不同的交通环境下，做出最佳的行驶决策。
在这个过程中，人工智能技术发挥了关键作用。
通过对大量的数据进行分析和学习，人工智能能够根据不同情况做出决策，比如加速、减速、变道等。
同时，人工智能还能在复杂的交通环境中规划最佳路径，确保车辆的安全和高效行驶。
3. 控制系统控制系统是自动驾驶的核心部分，它负责控制车辆的加速、制动、转向等行为。
人工智能技术在控制系统中的应用，可以实现对车辆的智能控制。
通过集成传感器和算法，人工智能能够实时地感知车辆的状态，并根据情况做出相应的调整。
这样一来，车辆的行驶更加平稳，安全性也得到了提升。
二、人工智能在自动驾驶中的优势1. 提高安全性相较于传统驾驶方式，自动驾驶减少了人为驾驶中的错误和事故风险。
人工智能能够实时地对交通环境进行感知，做出正确的决策和反应，避免了人为因素导致的事故。
人工智能的应用使得自动驾驶车辆的行驶更加安全可靠。
2. 提升行驶效率自动驾驶技术的应用，可以提高道路的通行效率。
通过人工智能技术的支持，自动驾驶车辆能够更加准确地掌握交通流量、道路状况等信息，并做出相应的决策。
相比传统驾驶方式，自动驾驶车辆在行驶过程中更加平稳高效，从而提升了整体的行驶效率。
人工智能在自动驾驶中的应用
人工智能在自动驾驶中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术，它的出现为自动驾驶技术的发展提供了新的可能性。
自动驾驶是指利用计算机系统和传感器来实现车辆自主运行的技术。
人工智能在自动驾驶中的应用可以大大提升车辆的安全性、舒适性和智能化水平，下面将具体介绍人工智能在自动驾驶中的几个应用方面。
第一，感知与识别。
在自动驾驶中，感知和识别周围环境的能力至关重要。
人工智能技术可以通过使用激光雷达、摄像头和毫米波雷达等传感器，实现对道路、车辆和行人等物体的准确感知和识别。
通过深度学习算法，人工智能可以对这些传感器所收集到的大量数据进行处理和分析，从而实现对周围环境的全景感知。
第二，决策与规划。
人工智能可以帮助自动驾驶车辆做出智能化的决策和规划路径。
通过分析大量的交通数据和地图信息，人工智能可以预测交通状况，选择最优的行驶路径，并且根据实时的交通情况做出相应的调整。
此外，人工智能还可以根据交通规则和道德伦理等准则，做出决策，例如在遇到紧急情况时如何应对。
第三，控制与执行。
人工智能可以通过控制器来实现对自动驾驶车辆的控制与执行。
控制器可以根据人工智能的决策结果，控制车辆进行准确的加速、刹车、转向等操作。
同时，人工智能还可以通过与前方和周围车辆的通信，实现车辆之间的协同行驶，提高整体交通效率。
第四，智能交互。
人工智能还可以为自动驾驶车辆提供智能化的交互接口。
通过语音识别和语音合成技术，驾驶员可以直接与车辆进行语音交互，例如通过语音指令告诉车辆目的地，车辆则会通过语音回馈导航信息。
此外，人工智能还可以通过智能显示屏和手势识别等技术，实现更加直观和友好的交互方式。
人工智能在自动驾驶中的应用不仅可以提高车辆的安全性和舒适性，还可以带来更多的便利和效益。
然而，也要注意到人工智能技术在自动驾驶中仍然存在一些挑战和难题。
例如，在复杂的城市环境下，基于传感器的感知与识别还存在一定的不确定性；决策与规划需要进一步提升对不确定性和复杂情况的适应能力；控制与执行需要确保系统的安全可靠性。
人工智能在自动驾驶中的应用与挑战
人工智能在自动驾驶中的应用与挑战随着科技的不断进步，人工智能在各个领域的应用也日益广泛。
其中，自动驾驶技术成为了人工智能应用的一个重要方向。
自动驾驶技术的出现，不仅可以改善交通状况，提高行车安全性，还能为人们的生活带来更多便利。
然而，要实现完全自动驾驶，仍然存在诸多挑战。
本文将探讨人工智能在自动驾驶中的应用和面临的挑战。
一、人工智能在自动驾驶中的应用1. 感知和识别自动驾驶的第一步是对周围环境进行感知和识别。
借助人工智能技术，车辆可以通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等设备获取道路、车辆和行人等信息，并利用深度学习等算法对这些数据进行处理和识别。
通过分析识别的结果，车辆可以实现智能决策和操作。
2. 决策和控制基于感知和识别的结果，自动驾驶车辆需要做出相应的决策并进行控制。
人工智能可以帮助车辆在复杂交通场景中进行路径规划、速度控制和车道保持等操作。
通过深度强化学习等技术，车辆可以根据实时环境和预测的未来状态做出最佳的决策，以确保行车安全和效率。
3. 交互和人机界面自动驾驶技术的成功应用还需要与乘客和其他交通参与者进行良好的交互。
人工智能可以用于开发人机界面，使车辆能够与乘客进行语音、手势等方式的交流，提供实时的行车信息和乘车体验。
同时，人工智能还可以分析其他交通参与者的行为和意图，从而更好地与其他车辆和行人进行协同。
二、人工智能在自动驾驶中面临的挑战1. 安全性问题自动驾驶技术的应用必须保证行车的安全性。
然而，人工智能的判断和决策存在一定的不确定性和错误率，这就使自动驾驶车辆在特殊情况下可能无法适应或做出错误的判断。
此外，黑客攻击也可能对自动驾驶车辆造成安全威胁。
因此，如何提高自动驾驶车辆的安全性成为了一个亟待解决的问题。
2. 道德和伦理问题自动驾驶车辆在面临紧急情况时，需要做出决策，如何确定最佳选择并符合道德伦理原则成为了一个挑战。
例如，在避免事故的同时，自动驾驶车辆可能需要对其他交通参与者造成损害。
人工智能技术在自动驾驶中的应用案例
人工智能技术在自动驾驶中的应用案例自动驾驶技术是当今科技发展中备受关注的热点领域，其背后的核心支撑技术之一就是人工智能。
人工智能技术在自动驾驶中的应用不仅取得了显著的成果，而且将持续引领着未来交通出行的变革。
本文将通过分析一些具体的案例，介绍人工智能技术在自动驾驶领域的应用。
1. 智能感知与识别技术自动驾驶车辆需要具备智能的感知和识别能力，以便准确地获取周围环境信息并做出对应的反应。
人工智能技术通过深度学习和计算机视觉等方法实现了高效的感知和识别能力。
以特斯拉的自动驾驶系统为例，其搭载了多个摄像头、雷达和激光雷达等传感器，通过即时采集到的数据进行对象检测、跟踪和分类，从而识别道路、车辆、行人等各种交通要素，并做出相应的驾驶决策。
2. 智能路径规划与决策技术在实现自动驾驶过程中，车辆需要根据感知到的环境信息和应用相关的规则，制定相应的驾驶路径和决策。
人工智能技术在这一方面发挥了重要作用，通过强化学习和模型预测等算法，使得车辆能够基于具体的情况做出智能的驾驶决策。
以谷歌自动驾驶项目Waymo为例，其自动驾驶系统能够利用深度神经网络和模型推导等方法，在高速路、市区等不同场景下进行路径规划和决策，确保车辆行驶的安全和高效。
3. 智能协同与预测技术自动驾驶车辆不仅需要完成个体的驾驶任务，还需要与其他车辆和交通系统进行协同和预测，以保证整体交通流畅和安全。
人工智能技术通过分布式智能系统和物联网等技术手段，实现了车辆之间的信息交互与协同调度，并通过数据分析和建模等方法对未来交通状况进行预测。
例如，Uber的自动驾驶车队使用了人工智能算法，通过分析实时交通数据和车辆行为，预测需求量和交通拥堵情况，从而优化车辆的调度和路径选择，提高整体交通效率。
4. 智能安全与监控技术在自动驾驶技术发展过程中，安全始终是最重要的考量因素之一。
人工智能技术在自动驾驶安全方面的应用主要包括以下几个方面：一是通过实时监控车辆状态和周围环境，及时发现潜在的危险和异常情况；二是利用深度学习和预警系统等技术手段，提供实时驾驶建议和预警，帮助驾驶员避免事故；三是通过大数据分析和车辆行为模型，改善车辆的安全性能和人机交互性能。
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人工智能在车辆自动驾驶中的应用王洪升,曾连荪,田蔚风(上海交通大学电信学院导航与控制研究所,上海200030)摘要:本文提出了一种新的基于人工智能的感知/计划/动作agent结构实现智能车辆自动驾驶的方案。
首先通过描述该结构的原理说明该结构可以解决自动驾驶中存在的一些问题,接着通过建立自动驾驶知识库阐述如何具体实现自动驾驶,最后通过仿真实验验证了该方法能够为智能车辆实现自动或辅助驾驶提供一种非常有效的机制。
关键词:智能交通系统;人工智能;智能车辆;自动驾驶;知识库中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1003-7241(2004)06-0005-04Application of Artificial Intelligence inAutom atic Drive for Intelligent VehiclesWANG Hong-sheng,ZENG Lian-sun,TIA N Wei-feng(Institute of Navigation and Control,Shanghai Jiaotong University,Shanghai200030,China)Abstract:This paper presents an innovative method for implementing automatic drive for i ntelligen t vehicles using Artificial Intelli gence based on the sense/plan/act agent architecture.Theory of the archi tecture is described which explains that some problems in automatic driving can be solved efficiently.The i mplementation of the automatic dri ving using knowledge database based on this archi tecture is discussed.Simulation studies have been conducted to verify that the proposed method can be efficien tly utilized in automatic driving for intelligent vehicles. Key words:Intelligent transportation systems;Artificial i ntelligence;Intelligent vehicles;Automatic driving;Knowledge database1引言20世纪80年代后,日益拥挤的交通给人们带来交通堵塞、事故频发、环境污染和危害人类生命财产等一系列的困扰。
为了排除这些困扰,集通讯、信息和管理于一体的智能交通系统(ITS)应运而生。
ITS一般由两部分组成,即智能道路及交通控制系统和智能车辆。
目前智能道路系统的构建还处于起步阶段,相应的基础设施建设周期长且投资大,所以发展智能车辆及车辆自动驾驶系统,通过提高车辆自身的智能的方案是目前实现安全、高效的自动驾驶的最佳选择,同时它还可以为将来开发完备的自动高速交通网络环境中运行的智能车辆奠定基础。
收稿日期:2003-11-11车辆自动驾驶系统主要由车辆自动驾驶控制系统和车辆自动路径导引系统组成。
其中车辆自动驾驶控制系统对车辆进行横向和纵向的控制,而车辆自动路径导引系统为车辆动态规划最优的路径。
近年来,车辆自动驾驶的研究取得了很大的进展,特别是图论法、神经网络法和遗传算法等[1][2][3][4]的应用。
其中以Dijkstra算法为代表的图搜索法[2]在各种优化问题中得到了较为广泛的应用,并且这种算法的解是全局最优的。
但是这种算法需要建立邻接矩阵,会耗费巨大的存储量,且其计算量与网络结点数目为立方关系。
而智能车辆自动驾驶的路径导引要在结点数非常大的数字地图数据库中进行搜索,所以该方法存在计算量大和对计算机存储要求高的缺点。
本文提出将人工智能的基于感知P计划/动作agent结构[5]应用于车辆自动驾驶中,从感知、思维和行为三个层次模拟人为5u es of Aut oma tio n&Ap p licat io ns|驾驶行为。
该结构使动作偶尔产生了不能预料的结果,或agen t 有时不能决定处于哪一种环境状态下,但通过保证agent 从它的执行环境中得到连续的反馈,这些问题可以被充分地解决,通过仿真实验验证了该方法在智能车辆自动驾驶中的可行性。
2 问题的提出在智能车辆自动驾驶中通常存在如下一些不理想的情况:(1)车辆传感器不可能完全提供环境状态的必要信息(由于噪声或对重要的特征不敏感)。
当两种不同的环境状态引起输入时,就产生了所谓的感知混淆。
(2)车辆自动驾驶并不总有其模型效果(由于模型不够精确,或者受动器系统在执行动作时偶尔会产生错误)。
(3)在环境中有其他的物理过程或其他的车辆可能会改变环境以至于干扰车辆的驾驶。
(4)外部作用的存在会引起其他的问题:在构造一个路径规划期间,环境可能变得与原来的规划不相干。
这种困难使得花费太多的时间为车辆自动驾驶进行的规划变得毫无意义。
3 感知/计划/动作的agent 结构为了解决上述问题人工智能提出了一个叫感知/计划/动作的agent 结构,该结构的基本原理是即使动作偶尔产生了不能预料的结果,或agent 有时不能决定处于哪一种环境状态下,但通过保证agent 从它的执行环境中得到连续的反馈,这些困难可以被充分地解决。
为确保连续反馈的一个方法是计划一个动作序列,只执行这个序列中的第一个动作,感知结果环境状态,重新计算开始结点,然后重复上述过程。
这种方式,选择动作的agent 被叫做感知/计划/动作agen t 。
然而为了使这个方法有效,计算一个计划的时间必须比每个动作执行时间少。
图1显示了一个感知/计划/动作agent 的结构。
在良性环境中(容忍几个错误步骤),感知和动作中的错误在感知/计划/动作循环序列中/达到平均数0。
在感知/计划/动作循环中的环境反馈允许解决感知、环境和受动器的一些不确定性。
然而,为使反馈有效,必须保证感知和动作一般来说是精确的。
在很多应用中,这种假设是现实的。
毕竟,提供感知、思维和受动器特征适合于任务要求是agent 设计人员的任务。
通常,agent 通过比较此刻的感知数据和未展开状态的存储模型能够提高扩展感知精确度。
图1 一个感知/计划/动作agent 的结构4 自动驾驶策略4.1 自动驾驶知识库的建立连续的环境反馈是减少不确定性和弥补一个agent 缺乏对自己动作结果知识了解的一种方法。
另外有用的信息也能从环境的搜索经验和动作经验中抽取出来,从而以知识的形式予以保留下来。
为了自动驾驶提供全面的知识,除了抽取出来的局部环境信息外还应该融合更多的全局环境信息,其中包括地理信息系统提供的电子地图利交通信息中心提供的交通法规等。
将所有这些以知识形式表述的环境信息进行融合,最终形成为自动驾驶的决策提供依据的知识库。
知识库依赖于各种不同方式的知识表达和积累,同时应该具有类比和联想的功能,知识库的质量影响知识推理的快速和准确。
知识表示有状态空间、谓词逻辑和语义网络等方法。
自动驾驶知识库的建立过程如图2所示。
图2 自动驾驶知识库的建立过程4.2 知识的推理车辆动态环境下的行驶路径可以通过知识推理得到。
启发6|Techniq ue s o f Au to mat io n式搜索是基于知识的搜索策略,即从初始状态到目标状态搜索时具有与步骤数或费用相关的信息。
路径规划采用最流行的启发式搜索算法)))A*算法,它是一种最佳优先搜索算法。
启发式搜索算法的思想是在选择下一个被检查的结点时引入已知的全局信息,并对当前结点距终点的距离做出估计,作为评价该结点处于最优路线上的可能性的量度,这样就可以首先搜索可能性较大的结点,从而提高了搜索过程的效率。
算法所选择的启发信息称为估价函数。
在A *算法中启发式估价函数使算法首先搜索最有希望的结点。
若将一个结点n 的估价函数f(n)定义为f(n)=d(n)+h (n),其中d(n)是从原结点到当前结点的实际费用,h(n)是从当前结点到目标结点的最小费用路径的估计。
若估计费用函数h (n)=0,A*算法退化为改进的Dijkstra 算法。
如上所述,估价函数的费用可选择不同的量,如可选择最短行驶时间或最短距离等。
在ITS 系统中启发式函数的选择并不是由简单的一个量就可以决定的,还应考虑路面状况,道路收费情况和交通规则等。
在这种环境下,启发函数由各种因素的加权和组成:f (n )=w 1p 1(n )+w 2p 2(n )+,+w i -1p i -1(n )+w i p i (n )=E iw i p i (n )权值w i 学习方法采用每一个结点的扩展来调整f (n i )。
在扩展结点n i 产生后续集合i (n i )后,调整权值使得:f (n i )z f (n i )+B {min n j I F (n i)[f (n i )+c (n i ,n j )-f (n i )]}或重新整理为:f (n i z (1-B )f (n i )+B min n j I F (n i)[f (n i )+c (n i ,n j )]其中,c (n i ,n j )为从n i 到n j 的代价。
0<B <1是学习率参数,它控制着f (n i )向min n j I F (n i)[f (n i +c (n i ,n j )]逼近的快慢程度。
当B =0时,没有任何变化;当B =1时,f (n i )=min n j I F (n i)[f (n i )+c(n i ,n j )]。
B 值越小,学习速率越慢。
5 仿真研究我们采用5个安装在不同方位的雷达组成外界环境传感器,具体的情况如图3所示。
应该综合考虑这5雷达,有的探测距离较远,有的探测距离较近。
这样得到排斥力合力F _(t )为:F _(t )=E5i =1k i(Q i -Q 0)2-k i (Q mi -Q 0)2[cos (H i )-j sin (H i )]其中k i 为比例系数;Q i 为第i 个雷达的探测距离:Q 0为安全距离;Q mi ,为雷达的最大探测距离;H i 为雷达i 与环境坐标系的夹角。
F _(t )体现了车辆距离障碍物的综合相对位置关系。
F _(t )较大则表明车辆总体上离障碍物较近,反之则较远,相邻时刻的受力之差为$F (t )=|F (t +1)_|-|F (t )_|表明车辆行驶的趋势,$F (t )<0表明车辆远离障碍物,$F (t )>0表示车辆往障碍物方向行驶。