基于人工智能的自动驾驶车辆路径规划与决策研究

摘    要

随着科技的不断进步，自动驾驶车辆已经成为当前研究的热点之一。本文以自动驾驶车辆的路径规划与决策为研究对象，从动态环境、路径选择、安全性和多目标优化等关键问题出发，探讨了相应的优化策略。首先，介绍了自动驾驶车辆的背景与研究目的，进而分析了国内外研究现状。接着，阐述了自动驾驶车辆的相关概念与理论基础，包括自动驾驶概念、路径规划与决策相关概念以及人工智能在自动驾驶中的应用。然后，重点讨论了自动驾驶车辆路径规划的关键问题，包括动态环境下的路径规划挑战、路径选择与时间效率的权衡、安全性与风险管理以及多目标优化与冲突解决策略。最后，提出了基于深度学习的路径规划算法优化、路况感知与预测的优化策略、鲁棒性考虑与异常情况处理策略以及交通流量优化与拥堵缓解策略等自动驾驶车辆路径规划与决策优化策略。本文的研究结果将对自动驾驶车辆路径规划与决策领域的进一步发展具有重要意义。

关键词：自动驾驶车辆；路径规划；决策优化

目录

摘    要 1
1前言 2
1.1调查背景 2
1.2调查宗旨 2
1.3国内外对此的研究状况 3
1.4调查内容与方法 3
2 有关的概念和理论依据 3
2.1无人驾驶汽车的概念 3
2.2关于路线规划和决策的概念分析 4
2.3无人驾驶中的人工智能技术 4
2.4已有的航迹规划和决策方法的研究 5
3无人车路径规划中的几个关键问题 5
3.1在动态环境中，航迹规划面临的问题 5
3.2在路径选择和时间效益之间进行折衷 5
3.3安全和风险管理 5
3.4多目标寻优和化解冲突的战略 6
4无人车路径规划及最优决策 6
4.1利用深度学习技术对航迹规划算法进行优化 6
4.2路径规划中条件认知和预测的最优策略 7
4.3鲁棒性考虑与异常情况处理策略 7
4.4交通流量优化与拥堵缓解策略 8
结    论 10
参考文献 11
 

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