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自动驾驶运动规划-Hybird A*算法(续)

Hybird A\*算法保证生成的路径是车辆可实际行驶的,但它仍然包含很多不必要的车辆转向操作,我们可以对其进行进一步的平滑和优化。

Objective Function

对于Hybird A\*生成的车辆轨迹序列:${(x_1, y_1),(x_2, y_2),…,(x_N, y_[……]

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自动驾驶运动规划-Hybird A*算法

下面的视频展示了DARPA Urban Challenge(DARPA 2007)中Stanford Racing Team的无人车Junior使用的运动规划(Motion Planning)算法Hybird A\*在增量构建的迷宫场景、阻断的道路场景和停车场狭窄停车位场景的实际表现。

在迷宫[……]

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无人驾驶路径规划技术-三次样条插值(Cubic Spline Interpolation)曲线及Python代码实现

自动驾驶运动规划(Motion Planning)是无人驾驶汽车的核心模块之一,它的主要任务之一就是如何生成舒适的、碰撞避免的行驶路径和舒适的运动速度。生成行驶路径最经典方法之一就是是Sampling-Based Planner算法;基于采样的规划器可以规划出可行的轨迹,但这种轨迹往往是折线,为了保[……]

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自动驾驶运动规划(Motion Planning)

1.什么是Motion Planning

Motion Planning是在遵循道路交通规则的前提下,将自动驾驶车辆从当前位置导航到目的地的一种方法。

在实际开放道理场景下,自动驾驶要处理的场景非常繁杂:空旷的道路场景、与行人、障碍物共用道理的场景、空旷的十字路口、繁忙的十字路口、违反交[……]

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MIT自动驾驶与深度学习公开课(2)-深度强化学习与运动规划

MIT 2017年开设的关于深度学习和自动驾驶的课程,课程共分为五个部分,这是第二部分的内容,主要介绍强化学习的基本知识以及在路径规划和自动驾驶等方面的应用。

[……]

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