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摘要：一种基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法。其包括建立数据集并划分训练和测试集；利用训练集对残差神经网络进行迭代优化；利用测试集进行评估，获得优化残差神经网络；获得地图信息矩阵并输入优化残差神经网络进行路径规划，获得对应的规划方位角动作；获得对应的最佳角速度和最佳线速度，然后无人车运动至下一位置；导航完成等步骤。本发明以神经网络规划无人车下一步动作，避免了局部最优和狭窄空间难以处理的问题，保证了在复杂环境下的目标可达性；以动态窗口法实际控制无人车运动，保证了无人车避障的绝对安全；具有自主学习能力，可以适应各种不同的工作环境；直接在速度空间进行规划也方便直接用于实际部署。
主权项：1.一种基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法，其特征在于：所述基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法包括按顺序进行的下列步骤：1基于无人车工作环境，批量生成栅格地图并利用A*算法规划出全局最优路径，然后对全局最优路径进行采样以获取各种局部环境情况及对应的方位角动作，建立数据集，并将数据集按比例划分为训练集和测试集；2构建残差神经网络，然后利用上述训练集中的训练数据对残差神经网络进行迭代优化，得到训练后的残差神经网络；3利用测试集对上述训练后的残差神经网络进行评估，评测训练后的残差神经网络是否能够达到预期效果，如果评估结果为是，获得优化残差神经网络，否则返回步骤1；4利用无人车上的传感器扫描当前环境信息而获得地图信息矩阵，然后输入上述优化残差神经网络进行路径规划，获得对应的规划方位角动作；5基于上述规划方位角动作，通过动态窗口法获得对应的最佳角速度和最佳线速度，然后无人车根据所述的最佳角速度和最佳线速度运动至下一位置；6无人车运动时不断检测目标点是否出现在检测窗口内且无人车与目标点之间无障碍物阻隔；若检测结果为是，则视为导航完成，无人车直接直线运动至目标点并结束导航；否则在无人车以最优轨迹对应的最佳角速度和最佳线速度运动一定时间后，重复步骤4-5，立刻开始下一次规划过程，并以下一次规划出的最优运动轨迹进行运动，重复此过程直到导航完成。
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百度查询： 中国民航大学 基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法
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