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狹隘環境的路徑避碰規劃是地面自主車（Autonomous Land Vehicle，ALV）自主導航的關鍵技術之一，是指在各種復雜的地面環境中，無需人工干預就可以自主完成各種工作。自主地面車ALV最初由馬丁·瑪麗埃塔公司研制，該車的主要部件有視覺系統、導航系統和裝載平臺。由于ALV工作環境復雜，本文僅就導航方面『，對自主地面車在狹隘環境下的避碰能力進行了研究，主要解決ALV在狹隘環境下的早熟收斂、局部最優解、占據存儲空間較大、收斂數度慢等問題。
學習分類器是基于信用分配的強化學習機制和基于遺傳算法（GA）的規則發現機制。本文提出融合LCS的衍生系統XCS和LS-SVM算法，通過對環境的學習和反饋來解決ALV的路徑避碰規劃問題，設計了在狹隘環境下的集成適應度函數，改進設計了新的遺傳算子。仿真實驗結果也表明XCS和LS-SVM結合用于ALV的路徑避碰是高效的。
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