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      電子發(fā)燒友網>電子資料下載>傳感與控制>基于學習分類器的自主地面車在狹隘環(huán)境中路徑避碰規(guī)劃

      基于學習分類器的自主地面車在狹隘環(huán)境中路徑避碰規(guī)劃

      2018-01-05 | rar | 0.74 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　狹隘環(huán)境的路徑避碰規(guī)劃是地面自主車（Autonomous Land Vehicle，ALV）自主導航的關鍵技術之一，是指在各種復雜的地面環(huán)境中，無需人工干預就可以自主完成各種工作。自主地面車ALV最初由馬丁·瑪麗埃塔公司研制，該車的主要部件有視覺系統(tǒng)、導航系統(tǒng)和裝載平臺。由于ALV工作環(huán)境復雜，本文僅就導航方面『，對自主地面車在狹隘環(huán)境下的避碰能力進行了研究，主要解決ALV在狹隘環(huán)境下的早熟收斂、局部最優(yōu)解、占據存儲空間較大、收斂數度慢等問題。

      　　學習分類器是基于信用分配的強化學習機制和基于遺傳算法（GA）的規(guī)則發(fā)現機制。本文提出融合LCS的衍生系統(tǒng)XCS和LS-SVM算法，通過對環(huán)境的學習和反饋來解決ALV的路徑避碰規(guī)劃問題，設計了在狹隘環(huán)境下的集成適應度函數，改進設計了新的遺傳算子。仿真實驗結果也表明XCS和LS-SVM結合用于ALV的路徑避碰是高效的。

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