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基于学习分类器的自主地面车在狭隘环境中路径避碰规划

消耗积分:2 | 格式:rar | 大小:0.74 MB | 2018-01-05

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　　狭隘环境的路径避碰规划是地面自主车（Autonomous Land Vehicle，ALV）自主导航的关键技术之一，是指在各种复杂的地面环境中，无需人工干预就可以自主完成各种工作。自主地面车ALV最初由马丁·玛丽埃塔公司研制，该车的主要部件有视觉系统、导航系统和装载平台。由于ALV工作环境复杂，本文仅就导航方面『，对自主地面车在狭隘环境下的避碰能力进行了研究，主要解决ALV在狭隘环境下的早熟收敛、局部最优解、占据存储空间较大、收敛数度慢等问题。

　　学习分类器是基于信用分配的强化学习机制和基于遗传算法（GA）的规则发现机制。本文提出融合LCS的衍生系统XCS和LS-SVM算法，通过对环境的学习和反馈来解决ALV的路径避碰规划问题，设计了在狭隘环境下的集成适应度函数，改进设计了新的遗传算子。仿真实验结果也表明XCS和LS-SVM结合用于ALV的路径避碰是高效的。

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