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狹隘環(huán)境的路徑避碰規(guī)劃是地面自主車（Autonomous Land Vehicle，ALV）自主導航的關(guān)鍵技術(shù)之一，是指在各種復雜的地面環(huán)境中，無需人工干預就可以自主完成各種工作。自主地面車ALV最初由馬丁·瑪麗埃塔公司研制，該車的主要部件有視覺系統(tǒng)、導航系統(tǒng)和裝載平臺。由于ALV工作環(huán)境復雜，本文僅就導航方面『，對自主地面車在狹隘環(huán)境下的避碰能力進行了研究，主要解決ALV在狹隘環(huán)境下的早熟收斂、局部最優(yōu)解、占據(jù)存儲空間較大、收斂數(shù)度慢等問題。
學習分類器是基于信用分配的強化學習機制和基于遺傳算法（GA）的規(guī)則發(fā)現(xiàn)機制。本文提出融合LCS的衍生系統(tǒng)XCS和LS-SVM算法，通過對環(huán)境的學習和反饋來解決ALV的路徑避碰規(guī)劃問題，設(shè)計了在狹隘環(huán)境下的集成適應(yīng)度函數(shù)，改進設(shè)計了新的遺傳算子。仿真實驗結(jié)果也表明XCS和LS-SVM結(jié)合用于ALV的路徑避碰是高效的。
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