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演讲摘要：为实现无人平台在未知环境下的高效路径探索，提出了以“感知-规划-控制”分层架构为基础的路径规划算法。在感知层通过Cartographer建图算法实时构建未知环境的二维栅格地图；在规划层，通过Canny边缘检测、基于密度的聚类算法、效能函数评估选择最佳探索目标点。特别的，在规划的效能函数中引入探索方向延续性概念，克服了传统路径规划反复探索已知环境的缺点。在控制层，通过概率路线图算法规划从当前位姿到目标点的最短路径，并通过纯跟踪算法和向量直方图算法实现对路径的无碰撞跟踪。通过仿真在三种典型环境下对算法的有效性进行了验证，结果表明所提出的算法在不同环境下均具有较高的探索效率和完成度。
讲者简介：樊杰，男，北京理工大学2022级机械与车辆学院博士研究生。2016年毕业于江苏大学，获车辆工程学士学位；2019年毕业于北京理工大学，获机械工程硕士学位。研究内容涵盖新能源汽车动力电池管理系统状态估计、智能车辆路径规划、混合动力汽车能量管理等，作为核心成员参与国家重点研发计划2项、国家自然科学基金1项、省部级其他项目2项，在国际期刊Expert System With Application、Energy、Journal of Energy Storage等发表SCI论文7篇，已授权国家发明专利2项。
首届CCF中国智能汽车学术年会（CIVS 2023）
本期嘉宾
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