无人驾驶，局部路径规划算法

无人驾驶的局部路径规划算法可以分为基于图搜索的算法和基于采样的算法两类。

基于图搜索的算法，如Dijkstra算法、A*算法和RRT算法等，通过搜索已知的道路网络或者障碍物空间中的可行路径，以达到目标点。其中Dijkstra算法和A*算法都是基于最短路径的算法，但A*算法在计算时考虑了启发式信息，能够更快速地找到路径。RRT算法则是一种基于采样的树形搜索算法，它在障碍物空间中随机采样点，通过连接采样点和树节点的方式构建路径树，最终找到一条从起点到目标点的路径。

基于采样的算法，如RRT*算法和PRM算法等，通过对障碍物空间进行采样，生成一系列采样点，然后通过连接这些点来构建可行路径。RRT*算法在RRT算法基础上增加了重新连接策略，能够更好地优化路径；PRM算法则是一种基于全局路径规划的方法，通过构建路点图，在局部进行路径规划。

这些算法各有优缺点，需要根据具体应用场景进行选择。

相关问题

无人驾驶，路径规划算法

无人驾驶的路径规划算法可以分为全局路径规划和局部路径规划两种。

全局路径规划是指在整个地图范围内寻找一条从起点到终点的最优路径。这种算法通常采用A*算法、Dijkstra算法或者深度优先搜索算法等。

局部路径规划是指在行驶过程中根据当前车辆的状态和周围环境的变化，实时规划一条安全可行的路径。这种算法通常采用动态窗口方法、样条插值法、基于模型预测控制等。

无人驾驶车辆的路径规划算法需要考虑到许多因素，例如车辆的速度、加速度、转向半径、障碍物的位置、形状和大小、道路的限速、车道线等，以确保车辆能够安全、高效地行驶。

无人驾驶局部路径规划代码

由于无人驾驶的局部路径规划算法有很多种，而且不同的厂商和团队开发的算法也可能不同，因此无法提供一份通用的代码。以下是一个简单的示例，使用A*算法进行局部路径规划。

class Node:
    def __init__(self, x, y, parent=None):
        self.x = x
        self.y = y
        self.parent = parent
        self.g = 0
        self.h = 0
        self.f = 0

    def __eq__(self, other):
        return self.x == other.x and self.y == other.y

def astar(start, end, obstacle_map):
    open_list = []
    closed_list = []

    # 添加起点到open_list中
    open_list.append(start)

    # 循环直到找到终点或者open_list为空
    while len(open_list) > 0:
        # 获取f值最小的节点
        current_node = open_list[0]
        current_index = 0
        for index, node in enumerate(open_list):
            if node.f < current_node.f:
                current_node = node
                current_index = index

        # 将当前节点从open_list中移除，并将其添加到closed_list中
        open_list.pop(current_index)
        closed_list.append(current_node)

        # 如果当前节点为终点，则返回路径
        if current_node == end:
            path = []
            current = current_node
            while current is not None:
                path.append((current.x, current.y))
                current = current.parent
            return path[::-1]  # 反转路径

        # 获取当前节点周围的所有节点
        neighbors = []
        for i in range(-1, 2):
            for j in range(-1, 2):
                if i == 0 and j == 0:
                    continue
                x = current_node.x + i
                y = current_node.y + j
                if x < 0 or y < 0 or x >= len(obstacle_map) or y >= len(obstacle_map[0]):
                    continue
                if obstacle_map[x][y] == 1:
                    continue
                new_node = Node(x, y, current_node)
                neighbors.append(new_node)

        # 对于当前节点周围的所有节点，计算其f值并将其加入open_list中
        for neighbor in neighbors:
            if neighbor in closed_list:
                continue
            neighbor.g = current_node.g + 1
            neighbor.h = ((neighbor.x - end.x) ** 2) + ((neighbor.y - end.y) ** 2)
            neighbor.f = neighbor.g + neighbor.h
            if neighbor in open_list:
                if neighbor.g > open_list[open_list.index(neighbor)].g:
                    continue
            open_list.append(neighbor)

    # 如果open_list为空，说明无法到达终点
    return None

这个代码实现了一个简单的A*算法，输入起点、终点和障碍物地图，输出一条路径。其中，障碍物地图是一个二维数组，1表示障碍物，0表示可以通过。

当然，实际上无人驾驶车辆的局部路径规划算法要比这个复杂得多，需要考虑更多的因素，如车辆动力学、环境感知、交通规则等等。