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传统智能车行驶路径记忆算法由于路径信息计算过程复杂,导致算法的效率较低,为此提出基于协同神经网络的智能车行驶路径记忆算法优化研究。使用传感器对智能车行驶路径图像信息进行采集,利用图像二值化方法对图像边缘信息进行获取,以其为基础,通过曲率计算公式对智能车行驶路径的曲率与转角信息进行计算,从而得到智能车行驶路径完整信息,采用协同神经网络最终完成对智能车行驶路径的记忆。通过实验得到,采用优化智能车行驶路径记忆算法的智能车在低速试跑时使用时间比采用传统算法的智能车少了1.8h,在竞速赛跑时使用时间比采用传统