无人驾驶中的决策规划控制技术发展研究开题报告

 2020-02-10 10:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)

论文的目的:

随着目前全球交通事故多发率以及汽车保有量的不断増加,交通安全及拥堵问题日益严峻,使得构建智能交通系统的任务更加急迫。而无人驾驶车辆作为组建智能交通系统最为关键的环节之一,近年来更是成为各方关注的焦点。它是一个集环境感知、行为决策、运动规划与自主控制等多项功能于一体的综合智能系统。行为决策、运动规划和自主控制模块是其中的重要组成部分,也是目前无人车领域的研究热点和难点。本论文首先介绍无人驾驶技术体系架构,再对决策规划控制模块发展作论述分析,从而理清相关领域的发展历史,并对其未来的发展情况作出展望,以便为有志于从事相关领域研究工作的人提供有益的借鉴。

论文的意义:

(1)无人驾驶车辆研究的关键问題包括自主定位、环境感知、行为决策与运动规划以及车辆控制等。作为无人驾驶车辆智能化水平的一个重要体现,行为决策、运动规划和自主控制目前己经成为各方专家学者研究的重点和难点。论文阐述决策规划控制模块发展过程中的存在的关键技术难题和突破方向,为相关领域的研究工作提供参考。 (2)决策规划控制的研究涉及信息通信、认知科学、人工智能、计算机技术、车辆工程与自动控制等众多学科,是当今各种前沿热口技术的综合实验载体。它既包括科学理论方法的研巧,也包括关键技术的突破,还涉及到了大量工程实践问題的解决。论文对上述模块所涉及的解决方法进行论述分析,从而助力多学科研究工作的开展。


国内外研究现状分析:

行为决策是人们在实际生活中,在采取具体的行动之前依据某些行为准则在多个备选方案中选择出基于某种指标的最优行动方案的思维活动。自上世纪70年代,在各种智能技术的推动下,移动机器人相关技术研究获得了飞跃式的发展,并从中涌现出了许多移动机器人行为决策方法。国内外,对决策相关的研究工作包括多准则行为决策方法、马尔科夫决策方法、贝叶斯网络决策方法、模糊决策方法以及产生式规则决策方法等。

运动规划是移动机器人实现自主导航的关键技术之一。数十年来随着机器人的发展,也极大地推动了运动规划技术的进步,相继产生了许多优秀的规划方法。按照环境建模和搜索策略来说,可以分为四类:基于自由空间几何构造的规划方法、前向图搜索方法、基于随机采样的规划方法以及智能化规划方法。几何构造规划方法主要是通过构造某种图来描述环境的自由空间,从图中找出满足一定约束或者某种指标(最短距离、最少时间等)的最优路径。

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