基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人車避障導航研究.pdf

1、近年來工業(yè)領域科技的發(fā)展促使了高性能傳感器的誕生，因而多傳感器的數(shù)據(jù)融合技術被應用在了工業(yè)控制的各個領域。而汽車的快速普及、汽車電子行業(yè)的快速發(fā)展，使得無人車智能駕駛技術應運而生，然而無人車導航與避障是一項富有挑戰(zhàn)性的研究工作，是人工智能和智能控制領域的研究熱點。
　　對多傳感器數(shù)據(jù)融合技術、無人車避障導航算法進行了深入研究，結合無人車導航避障系統(tǒng)的應用需求，將多傳感器數(shù)據(jù)融合技術應用于無人車避障導航控制系統(tǒng)中，改進了一種基于模糊

2、神經(jīng)網(wǎng)絡的A*VFF避障導航算法，最后通過構建仿真實驗平臺，完成了無人車避障導航的仿真實驗，在較為復雜的環(huán)境下為無人車規(guī)劃出一條較優(yōu)的路線，實現(xiàn)了無人車的自主導航及避障功能。
　　首先，對基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無人車避障導航課題的研究背景、研究意義、國內外發(fā)展的現(xiàn)狀以及將來的發(fā)展趨勢進行了詳細介紹和說明，并重點分析了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的避障導航的技術的優(yōu)勢。
　　然后，從避障導航傳感器的數(shù)學模型、避障導航傳感器坐標轉換、多

3、傳感器數(shù)據(jù)融合原理及多傳感器數(shù)據(jù)融合算法等方面進行深入分析和研究。重點研究了聯(lián)合卡爾曼數(shù)據(jù)融合和人工神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)融合兩種數(shù)據(jù)融合算法。對無人車避障導航進行分析，給出了無人車定位的概念，從全局避障導航算法和局部避障導航算法兩個方面，對Dijkstra算法、A*啟發(fā)式搜索算法、遺傳算法和虛擬力場法進行了深入分析，給出了A*啟發(fā)式搜索算法的仿真結果。針對局部避障導航算法，從遺傳算法和虛擬力場法入手，分析研究了虛擬力場方法存在的幾個問題及其局限