AI赋能下新能源智能小车逆向路径规划系统设计与实现
吴江涛 （ 辽宁科技学院 ）
付 强 （ 辽宁科技学院 ）
陈浩杰 （ 辽宁科技学院 ）
蔡洪永 （ 辽宁科技学院 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5316-0713-38Abstract
新能源智能小车在规定轨迹打点等相对规整环境中的路径规划能力，直接影响其作业效率与能耗水平。 传统正向路径规划算法在动态避障与全局最优求解方面存在局限性，难以适应多变场景需求。本文设计并实现了一套 基于深度强化学习与改进A*算法的逆向路径规划系统，通过逆向思维从目标点向起点搜索最优轨迹，结合深度Q网络 实现实时动态避障。实验表明，该系统在静态环境下路径长度较传统算法显著缩短，动态环境下重规划成功率大幅提 升，为新能源智能小车提供了高效、鲁棒的路径规划解决方案。
Keywords
新能源智能小车；逆向路径规划；深度强化学习；动态避障Full Text
PDFReferences
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Copyright © 2026 吴江涛,付 强,陈浩杰,蔡洪永
Publishing time:2026-07-01
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