ego planner是用于做什么的

Ego Planner是自动驾驶系统中的一个子系统，用于规划和控制自动驾驶汽车的运动。它负责根据车辆当前的状态和周围环境的感知信息，生成车辆的运动轨迹和行驶速度，以实现车辆在道路上的安全、高效行驶。具体来说，Ego Planner需要考虑诸如交通规则、道路标识、车辆间的距离、车道线等因素，生成安全、平稳的车辆轨迹，并不断调整以适应道路环境的变化。

相关问题

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。

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。