ego-planner模块用的什么算法

Ego-planner模块是自动驾驶系统中用于路径规划和决策的关键模块之一，它通常使用一些经典的路径规划算法和决策算法。常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法、RRT算法等，而决策算法则包括规则-based决策、基于模型的决策、强化学习等。不同的自动驾驶系统厂商和团队可能会选择不同的算法来实现ego-planner模块，以满足不同的需求和场景。

相关问题

ros 的ego-planner用的什么算法

ROS的EGO-Planner使用的是基于采样的优化路径规划算法（Sampling-Based Optimization）和模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）算法。其中采样优化路径规划算法主要是用于全局路径规划，而MPC算法则用于局部路径规划和轨迹跟踪。这些算法都是为自动驾驶场景设计的，能够快速、高效地规划出安全可靠的行驶路径。

EGO-planner中用了A*算法

是的，EGO-planner中使用了A*算法来规划路径。A*算法是一种启发式搜索算法，可以在图形或网络中找到最短路径。它使用估计函数来预测从起点到目标的最短距离，并根据此估计选择下一个节点进行扩展。A*算法在搜索过程中会维护一个开放列表和一个关闭列表，通过不断地从开放列表中选择预计最短距离的节点进行扩展，直到找到目标节点或者开放列表为空。在EGO-planner中，A*算法被用来规划车辆的路径，以达到指定的目标位置。