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申请/专利权人：天津大学
摘要：本发明公开了一种混合A*自动驾驶接驳车泊车路径规划方法，包括以下步骤：步骤1，根据马尔可夫决策过程建立泊车环境模型，定义车辆状态、动作和环境状态的转移概率；步骤2，采用混合A*算法进行初始路径规划，结合泊车环境模型和车辆状态，预测各种动作的结果和成本；步骤3，利用门控循环单元网络GRU网络学习环境变化对路径规划的影响，自适应调整路径搜索策略，优化路径规划结果；步骤4，根据环境变化和学习结果动态更新泊车路径，实现对复杂环境的快速适应和优化决策。本发明通过将传统的A搜索算法与马尔可夫决策过程和门控循环单元神经网络相结合，实现了对泊车环境的动态预测和路径规划的自适应优化。
主权项：1.一种基于马尔可夫决策过程与门控循环单元的混合A*自动驾驶接驳车泊车路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，环境建模与状态定义：根据马尔可夫决策过程建立泊车环境模型对停车场路径规划进行描述，定义车辆状态、动作和环境状态的转移概率；步骤2，路径规划与优化：采用混合A*算法进行初始路径规划，结合泊车环境模型和车辆状态，预测各种动作的结果和成本，再利用优化函数对初始路径进行优化；步骤3，环境变化学习：利用GRU网络学习环境变化对路径规划的影响，自适应调整路径搜索策略，优化路径规划结果；步骤4，路径决策与更新：根据环境变化和学习结果动态更新泊车路径，实现对复杂环境的快速适应和优化决策。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 一种混合A*自动驾驶接驳车泊车路径规划方法
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