自动驾驶路径规划:二次优化法与避障能力
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更新于2024-08-05
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"这篇论文‘piecewise_jerk原理论文|自动驾驶归家规划|qp轨迹规划’探讨了在自动驾驶领域如何利用二次优化(Quadratic Optimization)为百度Apollo开放平台进行最优车辆路径规划。"
在自动驾驶技术中,路径规划是运动规划的关键部分,它决定了车辆行驶的几何形状,对安全和舒适的驾驶至关重要。特别是在城市驾驶场景下,自动驾驶车辆需要具备在复杂、拥挤环境中导航的能力,例如应对被其他车辆或障碍物部分阻挡的道路。如何在这样的环境下生成一条动力学上可行且平滑的路径,同时避免碰撞,成为了一个极具挑战性的问题。
该论文提出了一种新颖的二次规划方法,能够生成具有完备碰撞避免能力的最优路径。二次规划(Quadratic Programming,QP)是一种优化工具,它通过最小化一个二次函数的目标,并在一系列线性约束条件下求解,这使得在解决复杂的路径规划问题时具有高效性和准确性。
I. 引言
路径规划的目标是在配置空间Q中找到一个函数q,它将起点配置qs与目标配置qg连接起来,其中Q空间中的每一点都处于无障碍的自由空间Qfree内。通常,函数q表示为一序列离散点的集合,这些点构成了路径。
路径规划通常可以分为以下几个步骤:
1. **环境建模**:首先,需要建立车辆周围环境的模型,包括静态和动态障碍物。
2. **路径搜索**:然后,在考虑到动力学约束和碰撞检测的情况下,寻找一条从起点到目标的可行路径。
3. **路径平滑**:找到初步路径后,需要对其进行平滑处理,减少急转弯和急剧加速/减速,以提高舒适度和安全性。
4. **二次优化**:本文提出的二次规划方法,用于在确保路径避开所有障碍物的同时,优化路径的平滑度和速度变化率(jerk),以达到最优。
二次规划在路径规划中的应用体现在:
- **约束处理**:通过设定路径上的点必须满足车辆动力学约束和碰撞规避条件,形成二次规划的约束条件。
- **目标函数设计**:目标函数通常包含路径长度、路径平滑度以及jerk的限制,通过最小化这个函数来找到最优路径。
- **计算效率**:二次规划问题可以通过高效的数值算法快速求解,适应实时的路径规划需求。
该方法对于百度Apollo这样的开放平台尤其有用,因为它可以提供一套自动化且高效的解决方案,帮助自动驾驶车辆在复杂环境中做出快速而准确的决策。通过集成这种路径规划策略,自动驾驶车辆能够更好地应对实际道路中的不确定性,实现安全、流畅的行驶。
2019-11-25 上传
2021-05-08 上传
2023-07-13 上传
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2022-07-14 上传
2021-08-11 上传
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