用speedgoat做自动驾驶汽车的决策规划,包括全局规划,行为规划和局部规划,如何实现?
时间: 2023-12-29 16:06:19 浏览: 85
使用Speedgoat进行自动驾驶汽车的决策规划可以分为以下几个步骤:
1. 全局规划:全局规划主要是为了确定从起点到终点的最佳路线。可以使用基于图的算法,如A*算法,Dijkstra算法等来进行路径规划。在实现过程中,考虑到实时性和精度的要求,可以使用在Speedgoat FPGA上运行的高速数字信号处理器(DSP)和高速通信接口,以提高算法的计算速度和效率。
2. 行为规划:行为规划可以理解为确定车辆在全局规划下的行驶策略,如超车、变道、减速等。可以使用马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)和强化学习(Reinforcement Learning, RL)等方法来实现。在实现过程中,可以使用Speedgoat FPGA上的实时数据采集和控制系统,以实现高带宽、低延迟的数据传输和实时控制。
3. 局部规划:局部规划主要是针对当前路况下的决策,如避障、跟车、转弯等。可以使用Lidar、摄像头等传感器来获取周围环境信息,然后使用基于模型的控制器或路径跟踪控制器等算法来实现。在实现过程中,可以使用Speedgoat FPGA上的高速数字信号处理器和实时数据采集系统,以快速处理传感器数据和实现实时控制。
总的来说,使用Speedgoat进行自动驾驶汽车的决策规划需要综合使用多种算法和传感器,并使用Speedgoat FPGA上的高速数字信号处理器、高速通信接口和实时数据采集和控制系统等模块,以实现高效、精确、实时的决策规划。
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speedgoat安装
根据引用和引用,要安装Speedgoat,您需要下载MATLAB2018a和VS2015这两个软件。其中,MATLAB2018a对VS版本有限制,您可以在MathWorks官网的链接https://ww2.mathworks.cn/support/sysreq/previous_releases.html 查询到具体要求。另外,Speedgoat是一家由MathWorks前员工在瑞士成立的公司,它提供专门针对Simulink环境的实时硬件。使用Speedgoat硬件时,您可以将Simulink模型编译下载到硬件中并运行。MathWorks官网也提供了关于Speedgoat产品的详细介绍和视频教程,您可以参考官网上的相关资料来进行安装和使用Speedgoat。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB2018a与VS2015 C++编译包安装下载的心路历程与解决之道](https://blog.csdn.net/apyxiaobai/article/details/123228561)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [matlab simulink 车辆能耗_MathWorks也自带硬件?用MATLAB和Speedgoat复现一套AEB系统](https://blog.csdn.net/weixin_39631755/article/details/110336064)[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^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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matlab speedgoat
Matlab Speedgoat是一种硬件和软件解决方案,用于在实时环境中进行模拟、控制和数据采集。它结合了MathWorks的MATLAB和Simulink环境以及Speedgoat公司的实时目标计算机,提供了一个高性能、可靠且易于使用的平台来设计和测试实时系统。Matlab Speedgoat可用于各种应用程序,包括机器人控制、航空航天、汽车和工业自动化等。
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