路径规划算法概述
发布网友
发布时间：2024-10-23 18:11
共1个回答
热心网友
时间：2024-10-27 18:30
在回顾项目开发周期后，撰写本文旨在总结经验，集中梳理在调试与开发中遇到的问题，以及对路径规划算法的概览。本文主要关注自动驾驶场景下的路径规划，特别是非结构化道路环境，如山地、沙漠、丘陵、草原和城市环境。核心目标是找出可通行区域，并在*空间内输出一条安全、平滑且合理的路径。
首先，介绍规划算法的基本架构。主流架构包括搜索算法、采样算法和动态规划，它们在前端参考路径生成过程中扮演关键角色。例如，A*、Dijkstra、RRT、RRT*、PRM和动态规划等方法在不同场景下展现出各自优势与局限。
前端生成的路径可能存在运动学和动力学约束问题，后端算法则通过结合运动学、动力学，生成满足车辆非完整性约束的平滑轨迹。算法如hybrid A*、Kinodynamic RRT*等，通过改变节点扩展方式，实现轨迹的优化。
在后端，生成路径的策略多样，包括使用参考路径离散点、部分属性或开辟凸空间。每种方法各有优势，如使用微分平坦性质简化约束问题，或使用高效率求解器优化非线性问题。
地图选择至关重要。全局地图提供参考路径，而局部地图则包含实际行驶路径所需的信息。地图形式多样，从高精度地图到拓扑地图，再到局部地图的栅格图或高程图，选择需结合具体项目需求。
规划算法的核心难点在于处理高度非线性或非凸性问题，以及如何高效、准确地formulate路径规划问题。引入Frenet坐标系简化路径规划，使用微分平坦模型降低优化变量维度，这些都是解决难点的有效策略。
路径规划算法需要处理坐标系转换带来的精度问题，特别是大曲率下的转换。优化方法包括将硬约束转化为软约束，提高实时性。
综合而言，路径规划算法在自动驾驶发展中扮演关键角色。通过融合现有成果、根据项目需求进行工程化，以及不断探索创新方法，可以有效提升路径规划的效率与准确性。
