1. 本选题研究的目的及意义
无人驾驶汽车作为未来交通发展的重要方向，近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。
路径规划是无人驾驶技术的核心问题之一，直接关系到车辆的行驶安全性和效率。
A算法作为一种经典的路径规划算法，具有易于实现、搜索效率高等优点，在无人驾驶领域得到了广泛应用。
2. 本选题国内外研究状况综述
A算法作为一种经典的路径规划算法，在无人驾驶领域得到了广泛的研究和应用。
国内的研究主要集中在A算法的改进和优化方面，例如：
王强等人[1]提出了基于动态加权A算法的无人驾驶汽车路径规划方法，通过动态调整启发函数的权重，提高算法在复杂环境下的搜索效率。
李明等人[2]研究了基于改进A算法的无人驾驶汽车避障路径规划，通过引入障碍物距离信息，优化路径搜索策略，增强算法的避障能力。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将从以下几个方面展开研究：
1.深入研究A算法的基本原理，分析其在无人驾驶汽车路径规划中的适用性。
2.分析A算法在不同交通场景下的性能表现，特别是在复杂环境下的优缺点。
3.针对A算法的不足，探索改进方法，例如引入动态加权机制、优化启发函数设计等，以提高算法的效率和适应性。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验相结合的方法进行。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解A算法的基本原理、发展历程、应用现状以及改进方向，为研究奠定理论基础。
2.算法分析阶段：深入分析A算法的基本原理，研究其在无人驾驶汽车路径规划中的适用性，并分析其在不同交通场景下的性能表现。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.针对A算法在复杂交通环境下效率较低的问题，提出一种基于动态加权机制的改进A算法，通过实时调整启发函数的权重，提高算法的搜索效率。
2.针对A算法容易陷入局部最优解的问题，提出一种基于改进启发函数设计的改进A算法，通过引入更加精确的启发函数，引导算法更快地找到全局最优路径。
3.通过仿真实验验证改进算法的性能，并分析其在不同场景下的适用性，为无人驾驶汽车路径规划提供更加高效、安全的解决方案。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈超,陈龙,王磊.无人驾驶汽车路径规划技术研究综述[J].计算机科学,2021,48(04):1-10.
2.龚建伟,姜岩,徐威.无人驾驶车辆模型预测控制[M].北京:机械工业出版社,2014.
3.李力,李静,周旋,等.无人驾驶汽车路径规划算法研究[J].计算机工程与应用,2018,54(18):21-27.
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