基于SVM的受约束D*算法在无人车寻路中的应用

• 作者: 刘晓涛 王田橙 蔡云飞
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 无人车 受约束D*算法 SVM 线性核 动态路径平滑规划
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 1748-1754
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.09.013

摘要

针对在未知环境无人车受约束控制条件下的动态路径平滑规划问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的D*改进算法.该算法通过栅格法对环境建模,建立车辆受约束动态方程,在动态规划路径选取之后使用SVM算法对无人车转向位置处进行局部路径平滑优化.实现无人车在真实环境中流畅稳定的运动.实验结果表明:该算法能够在未知环境中规划出平滑的动态路径,具有较好的可靠性和稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡云飞	南京理工大学计算机科学与工程学院	12	82	6.0	8.0
2	王田橙	南京理工大学计算机科学与工程学院	2	14	2.0	2.0
3	刘晓涛	南京理工大学计算机科学与工程学院	1	4	1.0	1.0