Advertisement

利用Frenet优化轨迹的无人车动作规划案例。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过对Frenet优化轨迹的动作规划进行实例研究,并采用Python编程语言进行实现,该方案主要针对高速运行环境进行了设计。详细信息请查阅参考博客:https://blog..net/AdamShan/article/details/80779615。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 基于Frenet框架与行分析
    优质
    本研究探讨了基于Frenet坐标系的无人驾驶车辆路径优化和运动规划技术,并通过具体实例展示了算法在复杂道路环境中的应用效果。 基于Frenet优化轨迹的无人车动作规划实例使用Python实现,主要针对高速场景。该方案的具体细节可以参考相关博客文章。
  • 基于Frenet框架与行分析
    优质
    本研究探讨了利用Frenet框架进行无人驾驶车辆的路径优化和行为规划的方法,并通过具体实例进行了深入分析。 基于Frenet框架优化轨迹的无人车动作规划实例采用Python语言实现,在高速场景下进行应用。该方案旨在通过自动驾驶辅助驾驶功能来优化车辆行驶路径。
  • 【UAV路径蜣螂算法进行-路径【含MATLAB代码】
    优质
    本项目采用蜣螂优化算法为无人机设计高效的飞行路径,旨在提高无人机任务执行效率。内容包括详细的算法介绍、仿真分析及MATLAB实现代码,适用于研究与实践。 基于DBO蜣螂算法的无人机航迹规划可以考虑替换为其他群智能算法。在使用MATLAB进行相关研究或开发的过程中,以下是一些学习经验: 1. 在开始学习MATLAB之前,请阅读官方提供的文档和教程,以了解其基本语法、变量及操作符等基础知识。 2. MATLAB支持多种类型的数据结构,包括数字、字符串、矩阵以及结构体等。熟练掌握这些数据类型的创建方法及其处理技巧非常重要。 3. 官方网站上提供了大量的示例与教程资源来帮助用户学习各种MATLAB功能和应用场景。通过跟随这些实例逐步练习可以快速提高技能水平。
  • 路径Frenet坐标系路径代码包:frenet-path-planning.zip
    优质
    本代码包提供基于Frenet坐标的无人车路径规划解决方案,包含生成安全、高效的行驶轨迹所需的核心算法和函数。适合自动驾驶研究与开发使用。 无人车路径搜索是一个复杂的问题,但要入门这个领域需要先掌握一些基础知识。不同于机器人中的常见路径规划算法(例如ROS中的基于costmap的算法),无人车的路径搜索算法更为先进且考虑的因素更多。 我们从最简单的概念开始:以一条曲线作为参照线,在这条线上定义坐标系,纵轴为前进方向(s),横轴与s法向量垂直。由此构成Frenet坐标系。为什么不使用笛卡尔坐标系来规划无人车的路径呢?因为Frenet坐标系更简单且更适合处理无人车的路径规划问题。 在Frenet坐标系统下,我们可以将路径规划分解为两个部分:纵向(s方向)和横向(d方向)。首先求解纵向上的最优路径,然后解决横向上的最佳方案。最终合成一个最优化轨迹。
  • MATLAB进行碳小
    优质
    本项目旨在通过MATLAB软件对无碳小车的行驶路径进行仿真与优化,力求提高其运行效率和精准度。 全国大学生工程训练综合能力竞赛中的无碳小车MATLAB轨迹优化方法。
  • ACO_路径__粒子群算法_matlab_shortest_
    优质
    本研究运用粒子群算法在MATLAB环境中实现路径规划与轨迹优化,旨在寻找最短有效路径,适用于机器人导航和自动驾驶等领域。 蚁群算法是一种模拟蚂蚁觅食行为的优化方法。在觅食过程中,蚂蚁会在路径上释放信息素,其他蚂蚁根据感知到的信息素浓度来决定下一步移动的方向。该算法的关键在于模仿了蚂蚁选择转移概率的行为,并通过计算信息素和启发式函数值确定这些概率。此外,粒子群算法可用于机器人运动轨迹规划,帮助找到最短的路径。
  • 机器B样条曲线
    优质
    本研究探讨了基于B样条曲线的移动机器人路径规划方法,并针对轨迹平滑性和实时性进行了优化,以提高移动机器人的运动性能。 包含n个控制点的B样条曲线移动机器人轨迹规划程序应确保生成的路径严格经过起点、第三个控制点以及可调的终点。
  • MPC_TrajPlanner_基于MPC_pathplanning__.zip
    优质
    本资源提供了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)的路径规划方法,适用于动态环境下的轨迹优化与生成。该方案旨在提高移动机器人的运动效率和安全性,并包含相关算法实现代码。下载后可直接应用于机器人导航系统开发中。 MPC_TrajPlanner_MPC模型预测_pathplanning_轨迹规划_轨迹.zip
  • PUMA560机器
    优质
    PUMA560机器人轨迹规划研究聚焦于开发高效算法,以实现该型号工业机器人在执行任务过程中的路径优化与精确控制。 PUMA560机器人轨迹规划的MATLAB程序用于分析和绘制关节运动轨迹。
  • Matlab代码-JPL:联合
    优质
    凸优化Matlab代码轨迹-JPL: 联合规划项目专注于运用凸优化技术在Matlab环境中开发高效的路径规划算法,特别针对航天器导航和控制系统中的复杂任务进行优化设计与仿真。该项目致力于实现精确且计算效率高的轨迹生成方法,适用于从地球轨道到深空探索的广泛应用场景。 基于CVX-MPC的优化算法用于实时仿真由N个自主机器人组成的群体,并引导这些机器人从初始随机位置移动到最终抛物面形配置的目标位置,目的是创建一个空间天文台。为了使用该代码,请在Matlab工作区中运行cvx文件夹内的cvx_setup.m文件以安装CVX凸优化软件。此外,在Matlab环境中启动并行计算池,选择适当的处理能力(如果没有特别指定,则默认设置会自动完成)。随后执行主程序RK4_main。 此算法分为两个阶段:第一部分生成一组初始的最佳轨迹,并由第二部分在线进行迭代修正,利用测量数据来校正优化过程,以应对外部干扰和噪声。在设定的时间(tf)结束时,多体群集(其动态特性定义于odefcn_RegSys_I_ExtDist.m文件)将实现目标配置(l_gen_HEX.m函数中指定的目标位置)。