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自动驾驶路径规划-双向Dijkstra算法

经典的Dijkstra算法是一种Graph Based的单源最短路径规划算法,可以解决带权重有向图的最短路径规划问题。双向Dijkstra算法是对经典Dijkstra算法的一种优化方法,其主要思想就是从起点和终点同时开始搜索,从而达到提升算法执行效率的效果。实际效果表明,在大部分情况下,双向Dijk[……]

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自动驾驶路径规划-Dijkstra算法

自动驾驶路径规划-Graph-Based的BFS最短路径规划》中提到我们可以将地图抽象为Graph的数据结构,然后利用Graph的广度优先遍历算法(Breadth-First Search, BFS)解决无权重的High-Level的地图级别的规划。但是实际应用场景中,地图中各个路径所代表的Gra[……]

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自动驾驶路径规划-Graph-Based的BFS最短路径规划

自动驾驶运动规划(Motion Planning)中提到Mission Planner关注High-Level的地图级别的规划,通过Graph Based的图搜索算法实现自动驾驶路径的规划。今天看看如何用Python实现Graph Based的BFS最短路径规划。

1、Graph的基础定义[……]

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未知环境下的Lidar概率占位栅格图(Occupancy Grid Map) Python代码实现

自动驾驶Mapping-占位栅格图(Occupancy Grid Map)中介绍了概率占位栅格地图(Probabilistic Occupancy Grid)的原理,并推导了如何利用贝叶斯理论(Bayes Theorem)更新生成概率占位栅格地图。下面看看如何用Python代码实现未知环境中的运动车[……]

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