基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無(wú)人車避障導(dǎo)航研究.pdf

1、近年來(lái)工業(yè)領(lǐng)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(shù)被應(yīng)用在了工業(yè)控制的各個(gè)領(lǐng)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(wú)人車智能駕駛技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，然而無(wú)人車導(dǎo)航與避障是一項(xiàng)富有挑戰(zhàn)性的研究工作，是人工智能和智能控制領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　對(duì)多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)、無(wú)人車避障導(dǎo)航算法進(jìn)行了深入研究，結(jié)合無(wú)人車導(dǎo)航避障系統(tǒng)的應(yīng)用需求，將多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)應(yīng)用于無(wú)人車避障導(dǎo)航控制系統(tǒng)中，改進(jìn)了一種基于模糊

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的A*VFF避障導(dǎo)航算法，最后通過(guò)構(gòu)建仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，完成了無(wú)人車避障導(dǎo)航的仿真實(shí)驗(yàn)，在較為復(fù)雜的環(huán)境下為無(wú)人車規(guī)劃出一條較優(yōu)的路線，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人車的自主導(dǎo)航及避障功能。
　　首先，對(duì)基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的無(wú)人車避障導(dǎo)航課題的研究背景、研究意義、國(guó)內(nèi)外發(fā)展的現(xiàn)狀以及將來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了詳細(xì)介紹和說(shuō)明，并重點(diǎn)分析了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的避障導(dǎo)航的技術(shù)的優(yōu)勢(shì)。
　　然后，從避障導(dǎo)航傳感器的數(shù)學(xué)模型、避障導(dǎo)航傳感器坐標(biāo)轉(zhuǎn)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(jìn)行深入分析和研究。重點(diǎn)研究了聯(lián)合卡爾曼數(shù)據(jù)融合和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合兩種數(shù)據(jù)融合算法。對(duì)無(wú)人車避障導(dǎo)航進(jìn)行分析，給出了無(wú)人車定位的概念，從全局避障導(dǎo)航算法和局部避障導(dǎo)航算法兩個(gè)方面，對(duì)Dijkstra算法、A*啟發(fā)式搜索算法、遺傳算法和虛擬力場(chǎng)法進(jìn)行了深入分析，給出了A*啟發(fā)式搜索算法的仿真結(jié)果。針對(duì)局部避障導(dǎo)航算法，從遺傳算法和虛擬力場(chǎng)法入手，分析研究了虛擬力場(chǎng)方法存在的幾個(gè)問(wèn)題及其局限