Bahnplanungsframework für ein autonomes Fahrzeug - oops ...

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80 Suchalgorithmen (Abb. 6.23): Szenario zur Evaluation. ZEITMESSUNG Euklidisch Kreisbogen Orientierung Gew. Abstand naive A* 12 981 6 151 538 18 A* with Priority 1 087 730 149 13 Theta* + A* 29 26 7 8 (Tab. 6.12): Zeitmessung in ms zum Szenario (Abb. 6.23). (Abb. 6.24): Zeitdiagramm zu Tabelle (Tab. 6.12).
6.5 Ergebnisse und Evaluation 81 Anhand der Tabelle (Tab. 6.12) oder dem Diagramm (Abb. 6.24) erkennt man sofort, dass der Algorithmus Theta* + A* die Suche dominiert und <strong>ein</strong> sehr gutes Zeitverhalten aufweist. Sehr langsam sind hierbei eigentlich nur der naive A* mit den optimalen Heuristiken. EXPANDIERTE KNOTEN Euklidisch Kreisbogen Orientierung Gew. Abstand naive A* 1 969 1 456 381 41 A* with Priority 2 912 2 378 496 42 Theta* + A* 194 162 64 64 (Tab. 6.13): Messung der expandierten Knoten zum Szenario (Abb. 6.23). (Abb. 6.25): Anzahl expandierter Knoten Diagramm zu Tabelle (Tab. 6.13). Anhand der Tabelle (Tab. 6.13) oder dem Diagramm (Abb. 6.25) erkennt man, dass Theta* mit A* auch den Ressourcenverbrauch dominiert, aber auch dass der wesentlich schnellere A*-Algorithmus mit den optimierten Datenstrukturen mehr Ressourcen verbraucht, aber nur unwesentlich. Nur die beiden A*-Algorithmen mit den optimalen Heuristiken ohne den hierarchischen Theta* verbrauchen sehr viele Ressourcen, alle anderen Algorithmen halten sich im Rahmen.
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Fakultät II - Informatik, Wirtscha
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III INHALT 1 Einleitung 1 1.1 Motiv
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1 1 EINLEITUNG Zunächst wird das T
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1.4 Verfügbares System 3 1.4 VERF
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5 2 GRUNDLAGEN Der Teil „Ackerman
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2.1 Ackermann Modell 7 Die Orientie
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2.2 Objekterkennung 9 Beim Messen a
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2.3 Kollisionserkennung 11 2.3 KOLL
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2.4 Regelung 19 2.4 REGELUNG Die Re
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2.4 Regelung 23 a = v t ≈ 1.4 m s
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2.4 Regelung 25 In einem Simulation
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27 3 ENTWICKELTES FRAMEWORK Die Abb
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