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实例详解自动驾驶中的最优路径规划

发布网友发布时间：2024-10-12 14:46

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热心网友时间：2024-10-21 20:56

自动驾驶中的路径规划是导航系统的核心环节，它涉及车辆从起点到终点的高效路线选择。这个过程依赖于交通预测模块，输入包括道路静态信息（如车道线、曲率、障碍物）和动态信息（如其他车辆的动态数据），输出则是优化后的行驶路径和时间信息。

首先，路径规划需要建立坐标系，常见的有基于SAE设定的X-Y-Z坐标系统，以及更便于规划控制的Frenet坐标系。在初始规划阶段，通过车辆定位、目标点设定和轨迹生成，如采用曲线插值法生成备选轨迹，并通过膨胀计算和代价函数选择最优路线，如Dijkstra和A*搜索算法的运用。

对于复杂路径，采样点生成方法至关重要，如随机采样和固定采样，通过触须算法筛选出安全可行的行驶路径。轨迹拟合则采用Dubins、Reeds-Shepp或Clothoid曲线，根据道路特性灵活选择。在实际操作中，根据道路复杂度，可能需要结合圆弧段和回旋曲线，或者使用三次B样条、四阶贝塞尔曲线和五次多项式进行更精细的拟合。

运动规划则将路径规划转化为横向和纵向的控制问题，横向规划优化轨迹形状，纵向规划则涉及速度分配，通常通过QP问题的求解，确保遵循交通规则和安全距离。总的来说，自动驾驶的路径规划是一个综合了环境感知、决策优化和控制策略的复杂过程。

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