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智能车避障路径规划建模方法概述
文献摘要：
在对智能车的研究中,避障路径规划一直都是研究的重点.其中,神经网络方法被视为最具潜力的解决方案,但存在着样本数据采集量大及学习时间长的问题;模糊逻辑算法可以降低传感器精度要求,但在障碍物较多时存在实时性不强的问题;最优控制算法从数学角度给出了假设前提下的最优解,但面对非线性工况可能失效.本文将根据建模思想的不同进行分类,来阐述智能汽车避障路径规划建模的主要方法.
文献关键词：
智能车;路径规划;建模方法;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
郭泉成
作者机构：
广州铁路职业技术学院机车车辆学院,广东广州,510430
文献出处：
引用格式：
[1]郭泉成-.智能车避障路径规划建模方法概述)[J].电子元器件与信息技术,2022(08):101-105
A类：
B类：
智能车,避障路径规划,划一,神经网络方法,学习时间,模糊逻辑算法,精度要求,障碍物,最优控制,控制算法,最优解,建模思想,智能汽车,主要方法
AB值：
0.298225
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