无人驾驶汽车雷达避障计算器

无人驾驶汽车的雷达避障系统通常利用毫米波或激光雷达（LiDAR）进行实时环境感知。这些雷达设备发射一系列电磁波，然后接收反射回来的信号，以此计算周围物体的距离、速度和方向。避障计算器的主要作用是根据接收到的数据进行处理，生成障碍物的三维模型，预测其运动轨迹，并据此规划车辆的安全行驶路径。

在Python中，这个过程可能涉及到以下步骤：

1. **数据采集**：使用如Radar cape（一种针对雷达数据的开发板）或其他车载传感器接口读取原始雷达数据。

import radar_library as rl

# 获取雷达数据
radar_data = rl.read_radar_data()

2. **数据预处理**：对原始数据进行滤波、去噪、点云配准等操作，提高测量精度。

filtered_data = rl.preprocess(radar_data)

3. **障碍物检测**：识别并分离出潜在的障碍物，例如车辆、行人等。

obstacles = rl.detect_obstacles(filtered_data)

4. **运动建模**：基于卡尔曼滤波或粒子滤波等算法估计障碍物的位置、速度和动态。

motion_models = rl.obstacle_motion_models(obstacles)

5. **路径规划**：结合车辆自身状态和环境信息，通过路径规划算法（如A*搜索、动态窗框法）确定安全行驶路线。

safe_path = rl.path_planning(safety_distance, motion_models)

6. **决策与控制**：将规划的路径转换为实际的控制指令（如转向角度、加速/减速），控制车辆避开障碍。

control_command = rl.generate_control(safe_path)