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zhou zhen
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Adaptive Control Method for Driverless Cars Considering
probabilistic
graph
path
planning
for Intelligent Vehicles 3
Adaptive Control Method for Driverless Cars Considering Prob...
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引用
3rd IEEE International Conference on Mobile Networks and Wireless Communications, ICMNWC 2023
作者:
Zhou, Zhen
School of Intelligent Manufacturing
Panzhihua University Panzhihua China
Traditional
path
planning
methods usually aim to optimize the shortest
path
length or time, which makes it difficult to accurately plan safe and feasible vehicle driving
path
s in complex environments. To solve this pr...
详细信息
ISBN: (纸本)9798350317022
Traditional
path
planning
methods usually aim to optimize the shortest
path
length or time, which makes it difficult to accurately plan safe and feasible vehicle driving
path
s in complex environments. To solve this problem, the
algorithm
combines a potential field model and a probability
graph
algorithm
. Under the premise of comprehensive evaluation of vehicle driving risks, an artificial potential field
algorithm
is used to construct a potential field model for the environment. This model mainly considers the coupling effects of multiple obstacles, environmental threats, and road conditions in the environment, and can accurately represent the interaction between vehicles and the environment. At the same time, probability
graph
algorithm
is used for
path
planning
to optimize the multi-dimensional transportation costs between nodes. This method establishes a multidimensional access cost evaluation matrix between sampling points, integrating multiple aspects of vehicle driving, such as road conditions, traffic flow, and turning radius. Finally, the simulation results indicate that the
algorithm
comprehensively considers the coupling effects of obstacles, environmental threats, and road conditions in the
path
planning
process. The probability
graph
algorithm
has been used to optimize multidimensional travel costs, which can generate feasible, safe, and efficient travel
path
s, providing a multi-objective optimization
path
planning
algorithm
for intelligent vehicles. The application of this
algorithm
can reduce the load of intelligent vehicle
path
planning
, effectively solve
path
planning
problems in complex environments, and further promote the development of unmanned intelligent vehicle technology. © 2023 IEEE.
关键词:
Adaptive Control
Driverless Car
Optimization
algorithm
probabilistic graph path planning algorithm
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