一种基于粒子群优化改进策略的智能驾驶车辆路径规划方法
刘晓欢1
张德干1
张捷2
张婷1
朱浩丽1
1.天津理工大学计算机科学与工程学院,天津3003842.北京交通大学电子信息工程学院,北京100044
摘要：为了解决粒子群算法容易陷入局部极小值问题,设计了优化惯性权重和学习因子更新方式的改进粒子群算法,并利用该算法在定义的规则下对模糊神经网络权值参数进行优化训练,来解决智能驾驶车辆的路径规划问题.设计了一种基于优化粒子群优化改进策略的智能驾驶车辆最优路径规划方法,该方法能够有效避免局部极值问题,算法效率和收敛速度明显提高.仿真和测试结果证明:本文提出的路径规划方法所规划路径行驶代价明显低于传统路径规划算法.
关键词：智能驾驶粒子群算法模糊神经网络路径规划
分类号：U270.7(车辆工程)
资助基金：国家自然科学基金(61571328)国家自然科学基金(18JCZDJC96800)国家科技重大专项(15ZXDSGX00050)天津市科技创新团队基金(TD12-5016)天津市科技创新团队基金(TD13-5025)天津市科技创新团队基金(TD2015-23)国家科技重大专项(16ZXFWGX00010)国家科技重大专项(17YFZCGX00360)
论文发表日期：2020-10-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 87-97 )
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