道路自动驾驶车辆的时空风险场预测轨迹规划与实现（含代码详解）

简介：
本项目聚焦于开发用于评估和优化道路上自动驾驶汽车安全性的时空风险场模型及轨迹规划算法，并提供详尽的代码解析。 本段落详细介绍了基于时空风险场的道路自动驾驶车辆预测轨迹规划方法及其具体实现。主要内容涵盖算法概述、完整代码实现、轨迹规划方法分析与扩展实现、优化技术与混合规划架构的深度实现、规划空间管理和预测模块的完整实现、参考线构建与曲率计算的实现，以及系统的总结与性能优化建议。 文中提出了将轨迹生成和风险评估解耦为两个并行独立模块的方法。通过利用类人工势场函数量化空间风险，并使用交互多模型(IMM)结构计算周围车辆的行为概率，结合这些因素来预测时间领域中的演化过程。最终，该方法通过精心设计的成本函数选择最优路径。 此外，本段落还探讨了采样基方法、优化基方法和势场方法的不同特点，并实现了RRT*采样方法以及用于轨迹平滑的优化模块。 适合人群包括从事自动驾驶研究的技术人员、高校相关专业师生及对智能交通系统感兴趣的科研工作者。该规划策略适用于各种驾驶场景，旨在提高车辆行驶的安全性和效率，同时提供一种灵活高效的路径选择方式。 本段落不仅提供了详细的理论分析和技术实现细节，并且包含了大量的代码片段以帮助读者深入理解和快速上手实践。此外还针对系统的性能优化提出了具体的改进建议，为后续研究工作打下基础。