李晓芳++何俊

摘要： 智能自动化驾驶技术是一门新兴的技术，在汽车自动驾驶的过程中，如何让汽车避开障碍物并以最短的路径到达指定的位置，是智能自动化驾驶汽车的关键性问题。本文通过模拟智能自动驾驶汽车的运行环境，利用遗传算法对汽车的运行轨迹进行研究，实验证明可以获得较好的结果。

Abstract： Intelligent automation driving technology is an emerging technology. In the process of vehicle automated driving， how to let the car to avoid obstacles and to reach the location specified in the shortest path is key problem of intelligent automation vehicle driving. In this paper， through the simulation of the running environment of intelligent automatic vehicle driving， the genetic algorithm is used for vehicle trajectory study， and the experiments show good results can be obtained.

关键词： 智能自动驾驶汽车；遗传算法；轨迹优化

Key words： intelligent automation vehicle driving；genetic algorithm；trajectory optimization

中图分类号：U471.1 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）21-0129-02

0 引言

自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。自动驾驶汽车技术的研发，在20世纪也已经有数十年的历史，于21世纪初呈现出接近实用化的趋势。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

全局路径规划是指在环境信息全部已知的情况下，为智能自动驾驶汽车规划一条无碰最优路径。由于常用路径规划方法均存在一定的局限性，因此，目前智能自动驾驶汽车路径规划问题的研究重点在于寻求一些更加有效的求解方法或者在已有方法的基础上进行改进，以使其能够更好地解决路径规划问题。

1 遗传算法的基本理论

遗传算法的核心思想是借用遗传学中的思想以及达尔文进化论的“物竞天择，适者生存”，最早由美国密歇根大学的John Holland教授于1975年提出的，1989年，Goldberg在其著作中对遗传算法进行了更为全面和系统的总结，并由此奠定了遗传算法的基础。……