Advertisement

【无人车路径规划】Frenet坐标系路径规划代码包:frenet-path-planning.zip

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


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Frenet: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。
  • Frenet-ROS机器
    优质
    本项目采用ROS平台,专注于开发基于Frenet坐标的路径规划算法,旨在为移动机器人提供高效、安全的动态路径解决方案。 path_planning: Frenet下的无人车路径规划的Python程序
  • POMDP资料.rar_导航___载导航
    优质
    本资源包含一系列关于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)在导航路径规划中的应用代码,尤其适用于车辆路径规划及车载导航系统的开发与研究。 用于POMDP的蒙特卡罗仿真程序在实验中被证明对于路径规划和无人车导航非常有效。
  • Matlab_Vrep_2d_mapping-master__vrep__
    优质
    这是一个使用MATLAB和V-REP软件进行二维地图构建与路径规划的项目。它展示了如何在虚拟环境中实现自动导航算法,特别适合机器人技术的学习与研究。 Matlab与Vrep联合仿真可以实现路径规划。
  • 】MATLAB源实现机编队.md
    优质
    本Markdown文档提供了使用MATLAB编程实现无人机编队路径规划的详细源代码与说明,涵盖算法设计、仿真模拟及优化策略等内容。 【路径规划】无人机编队路径规划matlab源码 本段落档提供了关于如何使用MATLAB进行无人机编队路径规划的详细代码示例与指导。通过这些资源,读者可以深入了解相关的算法和技术,并自行实现或改进相应的功能。 文档内容涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面,包括但不限于: - 无人机编队的基本概念 - 路径规划的核心算法介绍 - MATLAB环境下的具体编程实践 此项目旨在为研究者和开发者提供一个全面的学习平台,帮助他们更好地理解和掌握无人机编队路径规划的技术细节。
  • 的Matlab
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab的无人机路径规划代码,旨在优化无人机在复杂环境中的飞行路线。通过算法实现高效、安全的导航方案。 使用MATLAB进行无人机路径点的仿真。
  • 机飞行
    优质
    本项目聚焦于开发高效能的无人机飞行路径规划算法及其实现代码,旨在优化无人机在复杂环境中的自主导航能力。 无人机航路规划是其核心技术之一。采用经典A*算法进行无人机的路径规划可以实现较好的实时性。
  • ROS算法
    优质
    本简介探讨ROS环境下的路径规划技术,重点分析多种路径规划算法及其应用,旨在为机器人自主导航提供高效解决方案。 ROS墙跟随器路径查找算法是一种用于机器人导航的技术,它使机器人能够沿着墙壁移动并找到合适的路径。该算法在机器人需要沿特定边界行进或探索受限环境时特别有用。通过利用激光雷达或其他传感器数据,它可以检测到周围的障碍物,并据此规划出一条安全的前进路线。