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作者：支奕琛;谷玉海;徐小力;龙伊娜;
单位：北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;北京信息科技大学机电工程学院;
摘要：针对目前无人车在复杂环境例如同时存在静态和动态障碍物的环境下路径规划能力较弱的情况，提出了一种引入自适应权重系数的鸽群算法和Morphine算法的混合路径规划算法。（1）在栅格地图中确定起点和终点同时建立环境模型；（2）在鸽群算中加入自适应权重系数进行改进从而规划出一条全局最优路径，无人车按照全局路径行驶，当无人车的传感器探测到未知的静态或动态障碍物情况下，将会立刻运用Morphine算法进行相应的路线设计，从而实现对障碍物的躲避，无人车躲避障碍物后回到原来的路径上继续行驶至目标点。通过仿真实验和在无人车上的实际应用验证了该混合路径规划算法的有效性和可行性。
关键词：无人车;;障碍物;;改进鸽群算法;;Morphine算法
基金资助：促进高校内涵发展—学科建设专项资助项目（5112011015）
