运动规划：自动驾驶汽车中常见的路径规划与轨迹追踪算法。-ITADN社区

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本文探讨了在自动驾驶汽车领域内广泛应用的路径规划和轨迹跟踪算法，重点分析了其在实际应用中的优势及挑战。该存储库实现了一些用于自动驾驶汽车的常见运动规划器，并且提供了一些路径跟踪控制器。要求使用Python 3.6或更高版本。车辆模型方面，此存储库采用了两种：简单汽车模型以及混合A *计划器所用的状态格规划师。推荐材料包括： - 调查自动驾驶城市车辆运动规划和控制技术 - 探索在Frenet框架中生成动态街道场景下的最优轨迹的实用搜索技术控制器部分则参考了以下内容： - 实现纯追踪路径跟踪算法的方法 - 自动驾驶汽车中的自动转向方法，如Stanley：赢得DARPA大挑战赛的机器人方案 - ApolloAuto / apollo开放自动驾驶平台以及其他基于MPC（模型预测控制）的系统和主动转向策略 AtsushiSakai提供的KTH Research Concept Vehicle项目也提供了有用的材料。

百度Apollo EM运动规划器 |apollo| 自动驾驶 |轨迹规划|

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百度Apollo EM运动规划器是百度Apollo平台中的关键组件之一，专为自动驾驶车辆设计，负责生成安全、高效的行驶轨迹，确保车辆在复杂交通环境下的顺畅运行。文件名为001_Baidu_Apollo_EM_Motion_Planner.pdf的内容是一篇关于百度Apollo项目的EM运动规划器的文档。该文档详细介绍了项目中的关键技术和实现细节。

自动驾驶汽车的车道变换轨迹规划及跟踪控制

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本研究探讨了自动驾驶汽车在复杂交通环境中的车道变换策略，提出了一种高效的轨迹规划和精准的实时跟踪控制系统方法。本段落研究了自动驾驶车辆的换道轨迹规划与跟踪控制问题。首先，在Frenet坐标系下进行动力学建模的基础上，针对五次多项式换道法在初始时刻仅能规划出一条静态换道路径的问题，结合行驶环境边界条件建立了一个动态调整的五次多项式模型。此方法将换道轨迹划分为横向和纵向两个独立的部分，并通过优化算法来提高整体性能。其次，在解决轨迹跟踪控制中的计算量大以及鲁棒性差等问题上，本段落提出了一种解耦策略以降低横、纵向轨迹跟踪所需的计算资源。具体来说，利用双PID控制器进行纵向速度的精确调节；对于横向路径，则采用Ackermann公式设计相应的控制函数，并通过引入滑模切换技术来增强系统的抗干扰能力。此外，还证明了所提出的系统能够在有限时间内收敛到预定的目标状态。最后，在高速行驶场景下进行了详细的仿真验证工作。借助于Matlab/Simulink与Prescan、Carsim等软件平台的联合使用，对上述换道轨迹规划及跟踪控制算法的有效性进行了全面评估。实验结果表明，结合模型预测控制技术后的五次多项式路径生成方法能够更高效地应对复杂的道路环境变化，并为自动驾驶车辆的安全运行提供了有力支持。

自动驾驶路径规划中的Dijkstra算法.zip

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本资料探讨了在自动驾驶技术中应用Dijkstra算法进行路径规划的方法，分析其优势与局限，并提出改进策略以优化车辆导航性能。 Dijkstra算法详解以及自动驾驶学习资料的获取：涵盖感知、规划与控制、ADAS（高级辅助驾驶系统）及传感器；1. Apollo相关的技术教程和文档；2.AEB（自动紧急制动）、ACC（自适应巡航控制）、LKA（车道保持辅助）等ADAS功能的设计方法；3.Mobileye公司的自动驾驶论文和专利介绍，Mobileye是自动驾驶领域的先驱企业之一；4. 自动驾驶学习笔记分享与总结；5.Coursera上多伦多大学发布的专项课程——可能是目前最好的自动驾驶教程之一，该课程包含视频、PPT、研究论文及代码资源等。6. 国家权威机构发布的ADAS标准文档，这些文件是开发相关算法系统的指导手册和规范依据；7. 规划控制相关的学术文章推荐；8. 控制理论及其在实际应用中的案例分析与探讨。

自动驾驶汽车换道轨迹规划及跟踪控制策略研究

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本研究聚焦于开发高效的算法与模型，以优化自动驾驶汽车在复杂交通环境中的车道变换行为，涵盖轨迹规划和精准控制技术。首先分析了自动驾驶车辆在换道过程中的行为特性及其与周围人工驾驶车辆的交互模式，并基于效用理论建立了分层Logit模型来模拟换道决策过程的主要方面——目标车道选择及目标车道间隙接受情况，提取影响这些决策的关键参数并利用极大似然估计方法进行标定。通过仿真分析了不同换道策略对车辆运行特性的影响。其次，在确保自动驾驶车辆安全换道的前提下兼顾乘客舒适度，研究根据可能发生的临界碰撞状态推导出初始时刻的最小纵向安全距离，并采用多项式函数曲线规划轨迹，建立了四种不同的换车道模型：自由换道、原车道有前车障碍时的换道、目标车道存在前车阻碍情况下的换道以及面对后方车辆威胁的目标车道路径选择。对于部分模型进行了仿真测试以验证其有效性。最后推导了自动驾驶汽车在执行换道动作过程中的运动学和横向动力学公式，通过结合预测控制与滑模控制技术设计了一套有效的轨迹跟踪控制系统来确保精确的行驶路线遵循性。 ### 自动驾驶车辆路径选择及轨迹规划研究 #### 一、背景和目标随着科技的发展，自动驾驶汽车正逐渐成为汽车行业的新方向。在这一背景下，安全高效的车道变换对于实现完全自主导航至关重要。本项目致力于深入探究自动驾驶中换道行为的关键影响因素，并通过构建合理的决策模型与精确的路径规划算法来确保车辆能够在复杂交通环境中顺利执行换道操作。 #### 二、决策过程建模 ##### （一）交互分析和模型设计在进行车道变换时，必须仔细考虑周围人工驾驶车辆的行为。基于效用理论建立了一个分层Logit框架用于描述自动驾驶车的路径选择及目标路段间隙接受度评估机制，其中包含两个主要方面：确定最佳的目标道路以及判断该道路上是否有足够的空间以安全完成换道动作。 ##### （二）模型参数优化 - **车道选取**：基于车辆当前位置和速度等关键因素计算出各潜在目标路线的价值，并据此做出选择。 - **间隙接受度评估**：通过效用理论来量化不同间距下的价值，从而决定是否可以利用现有的道路空间执行换道。 #### 三、路径规划策略为了保证自动驾驶车能够安全地完成车道变换任务，在考虑避免碰撞的同时还需注重乘客的舒适体验。为此我们提出了一系列轨迹模型： - **自由模式**：当周围没有障碍物时允许车辆自主选择最优的时间和路线进行变道。 - **前方有障碍情况下的路径调整策略**：这种情况下，需要根据前车的速度与位置信息动态地调节换车道时机。 - **目标道路存在前行阻碍的解决方案**：在此情形下不仅要考虑自身与先行者的距离还要评估其状态以防止碰撞的发生。 - **后方威胁处理机制**：面对来自后面车辆的压力时提前规划好路径确保有足够的空间执行变道动作。所有模型都采用了多项式函数曲线进行轨迹设计，保证了路线的连续性和平滑性，并通过实验验证它们的有效性。 #### 四、跟踪控制方案为了使自动驾驶车能够准确跟随预设轨道行驶，在研究中还探讨了如何利用预测控制和滑模技术来开发出一套高效的路径追踪控制器。这包括建立车辆在执行变道操作过程中的运动学方程与横向动力模型，并在此基础上设计相应的控制系统以确保精确的跟踪性能。通过上述对自动驾驶汽车换车道过程中决策行为、轨迹规划及跟踪控制等方面的研究，本项目不仅为未来智能交通系统的发展提供了重要的理论支持和实用技术方案。

自动驾驶中的路径规划技术

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《自动驾驶中的路径规划技术》一文深入探讨了如何通过算法和传感器数据实现安全高效的车辆导航。无人车的技术路线实际上已经明确为轮式机器人的技术路径。这一结论自2007年的DARPA大赛以来，在谷歌、福特以及百度的无人车项目中得到了超过十年的验证，证明了轮式机器人技术完全适用于无人驾驶车辆领域。目前所有关于基础算法的研究都基于机器人技术。接下来解释三个关键概念：路径规划、避障规划和轨迹规划。其中，路径规划通常指的是全局范围内的路线设计，也可以称为全局导航计划。它涉及从起始点到目的地之间的纯几何路径设定，并不考虑时间顺序或车辆的动态特性。而所谓的避障规划，则是指局部环境下的路径调整策略，有时也被称为即时导航或者动态重定位。其主要功能在于检测并追踪移动障碍物的位置变化（Moving Object Detection）。

自主驾驶车辆的路径规划及轨迹跟踪控制研究-路径规划、轨迹跟踪控制、MPC模型预测控制

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本文聚焦于自主驾驶车辆中的路径规划与轨迹跟踪控制技术，深入探讨了基于MPC（模型预测控制）的方法，旨在提升自动驾驶系统的安全性和效率。为了减少道路突发事故并提高车辆通行效率，研究车辆的紧急避障技术以实现自主驾驶至关重要。基于车辆点质量模型，我们设计了非线性模型预测控制（MPC）路径规划器；同时，根据车辆动力学模型，我们也开发了线性时变MPC轨迹跟踪器。

关于自动驾驶汽车局部避障路径规划与跟踪控制的研究

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本研究聚焦于自动驾驶技术中的局部避障路径规划与跟踪控制系统设计，旨在提升车辆在复杂环境下的自主导航能力和安全性。通过优化算法和实时感知技术的应用，实现高效、安全的动态障碍物规避策略。研究成果对于推进无人驾驶汽车的实际应用具有重要意义。采用分层控制架构搭建局部避障路径规划与跟踪控制系统模型。上层为避障路径规划层，基于人工势场（APF）和模型预测控制（MPC）算法设计了两种避障路径规划器。在设计APF避障路径规划器时，在斥力场上引入了车辆与目标点的距离因子，并增设虚拟子目标点，建立了道路边界斥力势场；而在设计MPC避障路径规划器时，则对目标函数中的避障功能进行了优化改进。下层为跟踪控制层，基于MPC算法设计了路径跟踪控制器。通过CarSim和Simulink联合仿真模型，在30km/h、60km/h及90km/h的不同车速条件下，测试车辆沿双移线参考路径的跟踪性能，并进行仿真实验验证。将前面两种规划器分别与跟踪控制器结合后搭建了两个集成控制系统模型并进行了相应的仿真。采用效果更佳的双层MPC控制模型完成了直线避障实车试验。结果显示：试验车辆成功避开障碍物，最大方向盘转角绝对值为188.2°，横摆角速度的最大绝对值为9.411°/s，均在合理范围内；这表明所设计的双层MPC控制系统具有良好的路径规划和跟踪效果，并且行驶过程符合稳定性需求。 ### 自动驾驶汽车局部避障路径规划与跟踪控制研究 #### 一、研究背景及意义随着科技的进步和社会发展的需要，自动驾驶技术已成为汽车行业的重要发展方向之一。其中，局部避障路径规划和跟踪控制作为关键技术环节，在提高车辆的安全性和可靠性方面发挥着重要作用。通过高效准确的路径规划以及精准可靠的路径跟踪控制策略，可以确保在遇到障碍物时迅速作出反应并选择安全路线规避风险，从而保障乘客的生命财产安全。 #### 二、国内外研究现状 ##### 2.1 局部路径规划的研究进展近年来，在局部避障路径规划领域内积累了大量的研究成果。主要方法包括基于人工势场（APF）和模型预测控制（MPC）。其中，APF通过吸引势场引导车辆向目标点移动，并利用斥力势场避免障碍物；而MPC则通过对未来状态的预测来实现最优路线的选择。 ##### 2.2 路径跟踪控制的研究进展路径跟踪技术也得到了广泛关注。目前，基于MPC的方法因其良好的实时性和鲁棒性被广泛应用，在动态调整车辆参数以精确跟随预定轨迹方面表现出色。 #### 三、研究内容概述本项目采用分层架构设计了一个局部避障路径规划与跟踪控制系统模型： 1. **上层：避障路径规划层** - 设计了改进型APF和MPC两种路径规划器。对APF的修改包括引入距离因子以及增设虚拟目标点，同时建立了道路边界斥力势场；而在优化MPC时，则着重于提升其避开障碍物的能力。 2. **下层：跟踪控制层** - 基于MPC算法开发了路径跟随控制器以确保车辆能够精确地遵循由上一层规划出的路线。 #### 四、实验验证为了检验所提出方法的有效性，研究团队在不同速度条件下进行了仿真实验，并测试了车辆对双移线参考轨迹的跟踪能力。结果表明，在所有测试车速下，汽车均能稳定且准确地跟随预定路径行驶。此外还实施了一项实车试验来评估上述控制策略的实际性能表现：使用改进后的MPC模型完成直线避障任务后发现，实验用车成功绕过了障碍物，并在最大方向盘转角和横摆角度方面都保持了合理的数值范围；这证明所设计的双层控制系统具备良好的路径规划与跟踪效果以及行驶稳定性。 #### 五、结论本研究提出了一种基于分层控制架构的局部避障路径规划及跟踪系统模型。通过对APF和MPC算法进行改进，显著提高了其在复杂环境中的适应性和安全性；同时，利用MPC方法实现了高精度的轨迹跟随效果。通过仿真实验与实地测试验证了该方案的有效性，并为推动自动驾驶技术的发展提供了有力支持。 #### 六、展望尽管取得了阶段性成果，但自动驾驶领域仍面临诸多挑战。未来研究可从以下几方面着手： 1. **环境感知能力提升**：进一步改进传感器配置和技术以提高复杂场景下的识别精度。 2. **多车协同避障策略开发**：探索建立车辆间协作机制来实现更高效的障碍物规避路径规划。 3. **极端条件适应性增强**：深入研究恶劣天气和特殊路况对系统性能的影响，提升整体鲁棒性和可靠性。通过持续的技术创新与优化改进，自动驾驶技术将更加成熟可靠，并为人们的出行带来更多便利与安全保障。

动态规划算法在路径规划与路径跟踪中的应用

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本研究探讨了动态规划算法在解决复杂路径规划及路径跟踪问题中的高效性与适用性，旨在提升机器人或自动驾驶车辆导航系统的性能。路径规划与路径跟踪的动态规划算法（DP算法）以及相关的Matlab脚本程序可以被提供，并且可以直接运行。

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运动规划：自动驾驶汽车中常见的路径规划与轨迹追踪算法。

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