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014-自动驾驶轨迹规划
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《道路边界约束下的轨迹生成优化》
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道路边界约束下的轨迹生成优化
📚 共计 30 章节
01
边界约束基础
道路边界定义 · 坐标系与参考线 · 边界约束的数学表达
约束建模
参考线
02
Frenet坐标系
Frenet坐标系原理 · 与笛卡尔坐标系的转换 · 在轨迹规划中的应用
坐标变换
SL
03
路径-速度解耦法
SL与ST图概念 · 路径规划与速度规划分离 · 经典解耦流程
解耦
ST图
04
路径规划核心
基于多项式的路径生成 · 边界约束下的路径优化 · 代价函数设计
多项式
代价函数
05
速度规划核心
ST图构建 · 速度约束建模 · 速度曲线优化
速度剖面
ST
06
优化求解方法
二次规划(QP)基础 · 约束处理技巧 · 求解器选择与调参
QP
求解器
07
贝塞尔曲线
贝塞尔曲线原理 · 在路径平滑中的应用 · 边界约束下的曲线拟合
贝塞尔
平滑
08
样条曲线
B样条与三次样条 · 样条插值与拟合 · 曲率约束处理
B样条
曲率
09
凸优化方法
凸集与凸函数 · 凸优化在轨迹生成中的应用 · 非凸问题的凸化处理
凸优化
凸化
10
混合A*算法
A*算法回顾 · 混合A*原理 · 在狭窄道路中的应用
混合A*
搜索
11
状态栅格搜索
状态栅格构建 · 搜索策略 · 与边界约束的结合
栅格
搜索
12
模型预测控制(MPC)
MPC基本原理 · 轨迹跟踪MPC · 约束处理与实时性
MPC
实时
13
安全约束建模
碰撞检测模型 · 安全距离约束 · 动态障碍物避让
安全
避障
14
动力学约束
车辆运动学模型 · 动力学模型 · 加速度与转向约束
动力学
运动学
15
曲率约束
曲率定义与计算 · 最大曲率限制 · 曲率平滑方法
曲率
平滑
16
时间一致性
轨迹时间离散化 · 时间最优与舒适性平衡 · 速度剖面设计
时间
舒适性
17
多目标优化
权重设计方法 · 帕累托最优 · 多目标权衡策略
多目标
帕累托
18
实时性优化
算法复杂度分析 · 代码优化技巧 · 并行计算应用
实时
并行
19
仿真验证
仿真环境搭建 · 场景设计 · 性能评估指标
仿真
评估
20
实车部署
硬件平台适配 · 传感器融合 · 标定与调试
实车
部署
21
特殊场景处理
弯道轨迹生成 · 匝道汇入 · 交叉路口通行
弯道
匝道
22
狭窄道路通行
对向车辆避让 · 路沿约束 · 倒车轨迹规划
狭窄
倒车
23
多车道场景
车道变换轨迹 · 车道选择策略 · 动态车道分配
换道
车道分配
24
无车道线场景
可行驶区域提取 · 自由空间轨迹规划 · 行为预测融合
自由空间
预测
25
交互式轨迹规划
博弈论基础 · 交互行为建模 · 社会兼容轨迹生成
博弈
交互
26
学习型方法
模仿学习 · 强化学习在轨迹规划中的应用 · 端到端方法
模仿学习
强化学习
27
轨迹评估与选择
多候选轨迹生成 · 评估指标 · 最优轨迹选择
评估
选择
28
故障处理与安全机制
轨迹异常检测 · 安全停车策略 · 冗余设计
安全
冗余
29
工具与库
常用规划库介绍 · ROS集成 · 可视化工具
ROS
工具
30
综合实战项目
从感知到控制的完整轨迹规划系统 · 项目架构设计 · 性能调优与部署
实战
系统
所属VIP或分类
同VIP:从路径规划到轨迹规划:自动驾驶与机器人运动控制进阶
同VIP:从零搭建轨迹规划仿真环境
同VIP:仿真验证中的轨迹精度调优实战