基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法

1.一种基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法，其特征在于：所述基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法包括按顺序进行的下列步骤：

2.根据权利要求1所述的基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法，其特征在于：在步骤1)中，所述基于无人车工作环境，批量生成栅格地图并利用a*算法规划出全局最优路径，然后对全局最优路径进行采样以获取各种局部环境情况及对应的方位角动作，建立数据集，并将数据集按比例划分为训练集和测试集的具体方法如下：

3.根据权利要求1所述的基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法，其特征在于：在步骤2)中，所述构建残差神经网络，然后利用上述训练集中的训练数据对残差神经网络进行迭代优化，得到训练后的残差神经网络的具体方法如下：

4.根据权利要求1所述的基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法，其特征在于：在步骤3)中，所述利用测试集对上述训练后的残差神经网络进行评估，评测训练后的残差神经网络是否能够达到预期效果，如果评估结果为是，获得优化残差神经网络，否则返回步骤1)的具体方法如下：

5.根据权利要求1所述的基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法，其特征在于：在步骤4)中，所述传感器包括激光传感器、超声波传感器、激光雷达、深度相机、gps。

6.根据权利要求1所述的基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法，其特征在于：在步骤5)中，所述基于上述规划方位角动作，通过动态窗口法获得对应的最佳角速度和最佳线速度，然后无人车根据所述的最佳角速度和最佳线速度运动至下一位置的具体方法如下：

7.根据权利要求6所述的基于神经网络和动态窗口法的无人车局部路径规划方法，其特征在于：所述综合评价函数的公式为：