Apollo算法介绍
时间: 2023-08-31 18:11:52 浏览: 66
Apollo是一个自动驾驶系统,它包含了多个模块,其中控制模块是其中之一。控制模块负责根据感知和规划模块的输出,生成车辆的控制指令,以实现自动驾驶车辆的运动控制。\[1\]
在Apollo的决策规划算法中,凸优化和Frenet坐标系是其中的重要概念。凸优化是一种数学优化方法,用于求解凸结构的问题。Frenet坐标系是一种车辆运动轨迹描述的坐标系,它可以将车辆的位置和方向表示为曲线上的参数。这些概念在决策规划中起到了重要的作用。\[2\]
在求解非凸问题时,Apollo使用启发式算法来寻找非凸问题中的凸结构。启发式算法通过在空间中随机采样一些离散的数值,并取最小值作为迭代初值,来求解最终解。然而,采样点的数量选择很重要,过少的采样点容易陷入局部最优解,而过多的采样点会增加计算量。因此,选择合适的采样点数量是一个关键的问题。\[3\]
综上所述,Apollo是一个自动驾驶系统,其中的控制模块使用凸优化和Frenet坐标系来实现车辆的运动控制。在决策规划中,Apollo使用启发式算法来求解非凸问题,并通过选择合适的采样点数量来获得最优解。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Apollo控制模块:Apollo控制模块基础及控制算法介绍。](https://blog.csdn.net/qq_41667348/article/details/122288404)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [Apollo决策规划算法学习Chapter1 基本概念](https://blog.csdn.net/weixin_44924725/article/details/131350245)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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