基于并行遗传算法的无人驾驶（自动驾驶）避障算法和安全性研究
基于并行遗传算法的无人驾驶(自动驾驶)避障算法和安全性研究：无人驾驶系统，本质上分为输入(环境感知 标志车辆行人图像识别 车辆定位) 行为决策(导航路径规划 避障等) 输出(车辆控制 )，而行为决策里，最重要的就是避障算法，避障算法是无人驾驶系统的核心
传统的避障算法，比如vfh和dwa等，是一种数学优化，它们的问题很多，比如只考虑局部优化，不能考虑全局，只考虑单个目标，不能多个目标综合考虑，容易陷入局部最小值和目标不可达，以至于传统避障算法基本没有太大的实用性
避障，本质上是一种优化问题，而优化问题，目前最好的解决办法就是遗传算法(nasa将遗传算法用于空间飞行器的运动控制)，遗传算法可以进行多个目标的快速全局优化，要是基于gpu的并行遗传算法，其计算和优化能力更为强大。
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