apollo 局部路径算法

Apollo 是一个开源的自动驾驶平台，其中包含了局部路径规划算法。

局部路径规划算法是为了使自动驾驶车辆在当前所处的环境中找到一条安全、合适的路径。基于Apollo平台的局部路径规划算法主要包括以下几个步骤：

1. 感知和地图匹配：首先通过感知模块获取当前环境的传感器数据，如摄像头、激光雷达等，然后将这些数据与预先加载的地图进行匹配，以获取车辆在地图上的位置和周围环境的信息。

2. 障碍物检测与预测：基于感知模块提供的数据，局部路径规划算法会对周围的障碍物进行检测和预测，以便在路径规划过程中避开这些障碍物。

3. 路径搜索：在已知的地图和当前位置信息的基础上，路径搜索算法会根据车辆的目标位置和其他约束条件，在可行驶区域内寻找一条最优的路径。常用的路径搜索算法包括A*算法、Dijkstra算法等。

4. 路径优化：在得到初步的路径后，局部路径规划算法会对路径进行优化，以提高路径的平滑性和可行驶性。常用的路径优化方法包括样条插值、光滑路径等。

5. 路径跟踪：最后，路径跟踪算法会将规划出的路径转化为车辆可执行的控制指令，如转向角度、速度等，以实现车辆的自动驾驶。

总体来说，Apollo平台的局部路径规划算法通过感知、障碍物检测与预测、路径搜索、路径优化和路径跟踪等步骤，实现了自动驾驶车辆在当前环境中安全、高效地行驶。