基于多传感器数据融合的无人车避障导航研究

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1、密级无分类巧ＴＭ６１５／禱《少’ＡＮＯＬＯＧＸＩＴＥＣＨＮＩＣＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕ｉ学位论文＾胃：基于多传感器数据融合的无人车避障导航硏究作者：张煌指导教师；陈超波副教授申请学位学科控制理论与控制工程＇：２０巧年５月２６日密级无分类号ＴＭ６１５馨《爹＾考＾掌’ＡＮＸＩＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕壬学位论文题目；基于多传感器数据融合的无人车避障导航研究作者：张煌指导教师：陈超玻副

2、教授串请学位学科：控制理论与控制工程２０１５年５月：２６日基于多传感强数据融合的无人车避障导航研究学科：控制理论与控制工程研巧生鉛：部您指导老师签字：摘要近年来工业领域科技的发展促使了商性能传感器的诞生，因而多传感器的数据融合技术被应用在了工业控制的各个领域。而汽车的快速普及、汽车电子行业的快速发展，使得一，项富有挑战性的研巧工作无人车智能驾驶技术应运而生然而无人车导航与避障是，是人工智能和智能控制领域的研究热点。对多传感器数据融合技术、

3、无人车避障导航算法进行了深入研巧，结合无人车导航避，将多传感器数据融合技术应用于无人车避障导航控制系统中障系统的应用需求，改进了’一种基于模糊神经网络的ＡＶＦＦ避障导航算法，最后通过构建仿真实验平台，完成了无一人车避障导航的仿真实验，在较为复杂的环境下为无人车规划出条较优的路线，实现了无人车的自主导航及避障功能。首先，对基于多传感器数据離合的无人车避障导航课题的研究背景、研究意义、国内外发展的现状及将来的发展趋势进行了详细介绍和说明，并重点分析了基于多传感器数据融合的

4、避障导航的技术的优势。然后，从避障导航传感器的数学模型、避障导航传感器坐标转换、多传感器数据融合原理及多传感器数据融合算法等方面进行深入分析和研究。重点研究了联合卡尔曼数据融合和人工神经网络数据顧合两种数据融合算法。对无人车避障导航进斤分析，给出了无人’车定位的概念，从全局避障导航算法和局部避障导航算法两个方面，对Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法、Ａ‘启发式捜索算法、遗传算法和虚拟力场法进行了深入分析，给出了Ａ启发式搜索算法的仿真结果。针对局部避障导航算法，从遗传算法和虚拟力场法入

5、手，分析研究了虚拟力场方法存在的几个问题及其局限性。最后一，结合多传感器融合技术和避障导航算法，采用了种基于模糊神经网络的’ＡＶＦＦ无人车避障导航方法，对无人车避障导航进行模拟实，并通过构建仿真实验平台验，进行相应分析。＇关键词：多传感器数据融合；遽障导航算法：无人车；ＡＶＦＦ；模糊神经网络ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＵｎｍａｎｎｅｄＶｅｈｉｃｌｅＡｖｏｉｄａｎｃｅａｎｄＮａｖｉｇａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎ－ｓｅｎｓｏｒＭｕｌｔｉＤａｔａＦｕｓｉｏｎＤｉ

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