智能车决策与轨迹规划中基于MATLAB的静态动态风险场模型研究

上传者: TLVZQcoxl | 上传时间: 2025-10-20 16:44:21 | 文件大小: 717KB | 文件类型: ZIP
智能车在决策与轨迹规划过程中使用的静态和动态风险场模型。静态风险场模型主要考虑车辆外形及其固有属性,采用椭圆模型来模拟车辆轮廓的风险,并通过MATLAB代码实现了椭圆参数随车辆尺寸动态变化的功能。动态风险场模型则关注主车和障碍车之间的相对速度、距离及方向等因素,利用相对速度计算模块进行实时评估。两者结合可以有效预测潜在碰撞风险,优化轨迹规划。文中还展示了将这两种风险场模型应用于实际场景的具体方法,如通过调整敏感度系数使规划路径更贴近人类驾驶习惯。 适合人群:对智能车技术感兴趣的科研人员、工程师及高校相关专业师生。 使用场景及目标:适用于智能车的研发阶段,特别是涉及决策算法和轨迹规划的部分。目的是提高智能车的安全性和智能化水平,使其能够更好地应对复杂交通环境。 其他说明:文章提供了详细的MATLAB代码示例,便于读者理解和实践。同时强调了可视化工具对于模型调试的重要性。

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