【摘 要】
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无人驾驶汽车是一种没有驾驶员参与、自动避开障碍物并安全驶向目标点的智能车辆,车辆如何在环境中选择行为并稳定、安全行驶受到广泛关注。由于园区环境具有车辆行驶速度低、交通状况不复杂等特点,故针对无人驾驶汽车在园区环境的行为决策和轨迹规划问题展开研究,研究内容如下:（1）研究基于动态搜索策略的Q-Learning（Dynamic Search Strategy-Q-Learning,DSS-Q-Lear
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无人驾驶汽车是一种没有驾驶员参与、自动避开障碍物并安全驶向目标点的智能车辆,车辆如何在环境中选择行为并稳定、安全行驶受到广泛关注。由于园区环境具有车辆行驶速度低、交通状况不复杂等特点,故针对无人驾驶汽车在园区环境的行为决策和轨迹规划问题展开研究,研究内容如下:（1）研究基于动态搜索策略的Q-Learning（Dynamic Search Strategy-Q-Learning,DSS-Q-Learning）无人驾驶汽车行为决策系统。将Q-Learning算法与动态搜索策略结合,解决Q-Learning算法容易出现无法学习到最优行为以及收敛困难的问题。通过对比实验验证DSS-Q-Learning算法适用于解决无人驾驶汽车在园区场景的行为决策问题。（2）研究基于多代价Floyd（Multi Cost-Floyd,MC-Floyd）的无人驾驶汽车全局路径规划方法。考虑场景中的道路信息等因素,在最短路径基础上考虑车辆最少转弯次数,使得应用Floyd算法规划出的全局路径为车辆在实际场景中行驶的最优路径。基于真实校园环境地图节点信息,通过对比实验验证MC-Floyd算法能够为无人驾驶汽车规划出符合条件的最优路径。（3）研究基于势能重构人工势场（Potential Energy Reconstruction-Artificial Potential Field,PER-APF）的局部换道轨迹规划方法。通过构建虚拟区域以及重构物理势能力场,解决应用APF算法出现的局部最优以及目标不可达问题。设置不同仿真场景并与APF算法对比,验证PER-APF算法在解决无人驾驶汽车局部换道轨迹规划问题时的可行性与有效性。（4）以无人驾驶实验平台为基础,对MC-Floyd全局路径规划算法与PER-APF局部换道轨迹规划算法进行实验验证。实验结果表明,MC-Floyd算法与PER-APF算法具有在实际环境中的应用价值。
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