基于UTMD的汽车自动驾驶的路径规划寻优算法

摘要

为在汽车自动驾驶中路径规划中能兼顾运算的实时性和可靠性,设计了一种智能仿生算法的路径寻优算法.该算法基于超声靶向微泡破坏(UTMD)算法的原理.迭代运算分为靶标圈定、微泡迭代、微小核糖核酸(miRNAs)迭代.圈定靶标,以便有效减小路径搜索范围.利用非线性函数Rastrigin对该算法进行验证.分析了迭代次数的设定方式,并采用程序自检的方式进行自行跳转.将该算法运用到二维路径规划中,并在Matlab中进行模拟.结果表明:与Dijkstra算法相比,该UTMD算法所规划的路径长度缩减4.52％.因此,该算法可有效地应用于汽车自动驾驶.