自动驾驶em planner和 lattice区别

EM Planner（Expectation Maximization Planner）是一种基于EM算法的决策器，用于自动驾驶系统中的高层规划，通常用于路径规划和轨迹规划。EM Planner可以将车辆的预期运动轨迹与环境中的障碍物、车流等信息进行结合，来生成最优的行驶路径和轨迹。

Lattice Planner是一种基于网络搜索算法的决策器，用于自动驾驶系统中的高层规划，通常用于路径规划和轨迹规划。Lattice Planner将车辆的运动轨迹表示为一个有向无环图（DAG），并通过搜索算法来找到最优路径和轨迹。

因此，EM Planner和Lattice Planner都是用于自动驾驶系统中的高层规划，但它们的实现方式不同。EM Planner使用EM算法来生成最优路径和轨迹，而Lattice Planner使用网络搜索算法来找到最优路径和轨迹。

相关问题

em planner和 lattice区别

em planner和lattice都是用于语音识别的工具，但它们的作用不同。em planner是一种基于概率的语音识别工具，它使用统计模型来预测语音信号的文本转录结果。而lattice则是一种语音识别的中间表示形式，它将语音信号转换为一系列可能的文本序列，以便后续的处理和分析。因此，em planner和lattice在语音识别过程中扮演不同的角色。

emplanner 和lattice planner

Emplanner和lattice planner都是机器人路径规划算法的一种。

Emplanner 是一种基于采样的规划器，能够高效地解决高自由度机器人的路径规划问题。它使用了随机采样技术，将机器人运动状态空间分割成多个区域，并随机采样每个区域中的点，从而在整个状态空间中构建一个采样集。然后，Emplanner使用这个采样集进行路径搜索和优化。它还使用了启发式搜索技术，以加快搜索速度并找到更优的路径。

Lattice planner是一种基于离散化的规划器，可以用于解决采样密度较低的问题。它将机器人运动状态空间离散化为一个网格，然后在每个网格中生成一个可行的运动序列，从而形成一系列运动图。Lattice planner使用A*算法在这个运动图上进行搜索，以找到最佳路径。它还使用了启发式函数来优化搜索过程。

总的来说，Emplanner适用于高自由度机器人的路径规划问题，而Lattice planner适用于低自由度机器人的路径规划问题。