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题名基于并行行为树架构的自动驾驶汽车行为控制技术研究
被引量：1
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作者
袁健钞
杨硕
张琪
李革
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机构
国防科技大学系统工程学院
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出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第6期1542-1554,共13页
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基金
国防科技大学青年自主创新科学基金(ZK2023-36)。
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文摘
针对传统串行行为树在自动驾驶汽车控制中高碰撞率和低效率问题,探讨了基于改进并行行为树架构的解决方案以实现安全行为控制。提出了动态路况下的安全行为控制策略,并构建了观察、决策、移动的行为模型及其时序约束关系;提出了一种改进的并行行为树控制架构,通过并行控制节点实现行为的并行执行与实时交互,提升决策控制的实时性。结果表明:与传统串行行为树相比,并行行为树架构将碰撞率降低了23%,平均速度提高了5.4%,响应时间减少了56.6%;与基于模型预测控制的架构相比,碰撞率降低了2%,平均速度提升了1.6%,响应时间减少了15.7%。
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关键词
自动驾驶汽车
行为树控制架构
并行控制节点
安全行为控制策略
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Keywords
autonomous vehicles
behavior tree control architecture
parallel control nodes
safe behavior control strategy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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