程序聚合软件案例基于大语言模型的受限停车场内自动驾驶车辆路径规划与导航

基于大语言模型的受限停车场内自动驾驶车辆路径规划与导航

2026-07-17 21:35:14

行业：人工智能、汽车

载体：算法模型、框架或代码包

技术：Python、Linux、PyTorch

业务和功能介绍

本项目面向受限停车场景下的自动驾驶车辆路径规划与导航需求，目标是提升车辆在狭窄通道、密集障碍物和有限操纵空间中的停车成功率、安全性和规划效率。系统结合大语言模型（LLM）、Hybrid A* 路径规划和深度强化学习技术：LLM 负责分析停车场布局、障碍物分布及目标车位，生成高层语义规划指导；Hybrid A* 根据车辆运动学约束搜索可行全局路径；基于 PPO 的深度强化学习导航模块输出速度和转向角，实现局部路径跟踪、连续控制和动态避障。业务流程为：输入车辆初始状态、目标停车位及环境地图后，系统先进行场景建模和障碍物检测，再由 LLM 生成规划提示，Hybrid A* 完成路径搜索，最后由 DRL 控制模块执行导航并持续评估安全距离、路径平滑度和停车精度，直至车辆安全到达目标车位。

项目实现

本人负责受限停车场景下的 LLM 辅助路径规划与导航系统设计与实现。整体架构包括停车场环境建模、LLM 高层语义指导、Hybrid A* 路径搜索及 PPO 深度强化学习局部导航模块。系统首先输入车辆初始状态、目标车位、道路边界和障碍物信息；随后由 LLM 分析环境布局并提供行驶走廊和操纵策略建议，Hybrid A* 在车辆运动学约束下生成可行路径，PPO 控制模块输出速度与转向角，实现路径跟踪、局部避障和安全停车。本人完成了算法模块整合、停车场仿真场景构建、评价指标设计及实验对比。实验结果显示，相比标准 Hybrid A*，所实现的 LLM-assisted Hybrid A* 将成功率由 86.8% 提升至 91.2%，规划准确率由 90.6% 提升至 94.3%，搜索扩展状态数减少约 36.6%。项目难点在于 LLM 推理延迟及其输出可能与几何约束不一致；对此，通过将 LLM 输出限制为高层搜索指导，并由 Hybrid A* 和碰撞检测模块进行运动学可行性与安全性验证，以保障规划结果可靠。

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海韵

5天前活跃

方向：后端-Java、移动端-安卓、

交付率：100.00%

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