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【24h】

Path Planning for Smart Car Based on Dijkstra Algorithm and Dynamic Window Approach

机译：基于Dijkstra算法和动态窗口方法的智能汽车路径规划

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Path planning and obstacle avoidance are essential for autonomous driving cars. On the base of a self-constructed smart obstacle avoidance car, which used a LeTMC-520 depth camera and Jetson controller, this paper established a map of an unknown indoor environment based on depth information via SLAM technology. The Dijkstra algorithm is used as the global path planning algorithm and the dynamic window approach (DWA) as its local path planning algorithm, which are applied to the smart car, enabling it to successfully avoid obstacles from the planned initial position and reach the designated position. The tests on the smart car prove that the system can complete the functions of environment map establishment, path planning and navigation, and obstacle avoidance.
机译：路径规划和避免避免对于自动驾驶汽车至关重要。 在使用Letmc-520深度摄像头和Jetson控制器的自建智能障碍物避免汽车的基础上，本文建立了通过SLAM技术的深度信息建立了一个未知的室内环境的地图。 Dijkstra算法用作全局路径规划算法和动态窗口方法（DWA）作为其本地路径规划算法，其应用于智能汽车，使其能够成功避免从计划的初始位置避免障碍物并到达指定位置 。 对智能汽车的测试证明了该系统可以完成环境地图建立，路径规划和导航的功能，以及避免障碍物。

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