神经网络避障算法——基于BP神经网络的小车行驶避障

神经网络避障算法——基于BP神经网络的小车行驶避障

在自动驾驶领域，避障是一项非常重要的任务。本文介绍了一种基于BP神经网络的小车行驶避障算法，并使用Matlab进行仿真实现。

首先，我们需要准备一些训练数据。我们可以在模拟器中生成一些随机场景，让小车在其中行驶，并记录下它所见到的图像以及行驶时的速度和方向等信息。

接下来，我们可以使用BP神经网络来训练避障模型。我们可以将小车所见到的图像作为输入，速度和方向作为输出。通过多次迭代训练，我们可以不断优化模型，使其能够更准确地预测出小车的行驶状态。

最后，我们可以将训练好的神经网络模型应用于实际场景中。当小车行驶时，它可以根据所见到的图像信息，以及之前训练得到的模型，快速做出决策，避免与障碍物相撞。

下面是基于Matlab实现的BP神经网络避障算法源代码：

% 训练数据准备
% 将图像数据和行驶状态保存到变量中

% 神经网络模型定义
net = feedforwardnet