基于学习分类器的自主地面车在狭隘环境中的路径规划

• 作者: 杨静宇 石朝侠 邵杰
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 路径规划 自主地面车 学习分类器 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 413-417
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2011.00413

摘要

提出了一种基于学习分类器(LCS)的避碰路径规划方法,设计了集成适应度函数,在确保安全避碰的前提下,解决自主地面车(ALV)在狭隘环境下的路径优化问题.不同环境的仿真实验结果表明,遗传算法和学习分类器结合用于自主地面车的路径规划是收敛的,提高了ALV在狭隘环境中快速发现安全路径的能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨静宇	南京理工大学计算机科学与技术学院	623	11098	50.0	74.0
2	邵杰	南京理工大学计算机科学与技术学院	10	47	3.0	6.0
3	石朝侠	南京理工大学计算机科学与技术学院	17	90	5.0	9.0