摘要
本发明公开了一种考虑地形不确定性的特种车辆路径规划方法,涉及路径规划技术领域,包括:离散地形地图获取二维规则栅格图,对于每个栅格定义标签,对标签进行参数变量提取并处理;基于高斯分布建立空间相关性和参数间相关性,引入蒙特卡洛采样,获取地形状态集,将地形状态集输入预设的神经网络模型,得到对应栅格下最大稳定车速的概率分布,在快速拓展随机树路径扩展过程中引入基于地形参数不确定性构建的最大稳定车速概率分布,计算条件风险值,判断所有栅格的条件风险值是否均大于等于预设阈值,若均大于等于预设阈值,则该路径段为低风险路径。本发明提升了车辆在复杂未知地形中的路径规划通行安全性与鲁棒性。
技术关键词
栅格
路径规划方法
特种车辆
参数
神经网络模型
变量
风险
邻居
协方差矩阵
蒙特卡洛
样本
邻域
路径规划技术
前馈神经网络
定义标签
高斯核函数
语义标签
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