智能汽车路径规划：Dijkstra算法与轨迹跟踪解析

"算法学习视频PPT1 - 涵盖智能汽车路径规划与轨迹跟踪的算法，包括全局路径规划、局部路径规划、轨迹跟踪与控制的多种算法的讲解及Matlab程序实现。" 该资源主要介绍了算法在智能汽车路径规划与轨迹跟踪中的应用，特别是针对自动驾驶汽车的技术流程进行了详细阐述。内容涵盖了以下几个方面： 1. **路径规划与轨迹跟踪**： - 全局路径规划：这部分讲解了如何在已知全局地图的情况下，从起始位置规划到目标位置的最短或最优路径。其中提到了Dijkstra算法，这是一种用于找到图中两个节点之间最短路径的算法。 - 局部路径规划：在实时感知环境中，汽车需要根据周围情况规划安全的行驶路径，比如换道、转弯、避障等，这部分可能涉及到A*算法、动态规划算法等。 - 轨迹跟踪与控制：确保车辆能够按照规划的路径准确行驶，涉及到如PID控制、MPC法、Stanley法等控制策略。 2. **自动驾驶汽车的基本流程**： - **定位**：使用GPS、惯导、激光雷达等传感器获取车辆位置和航向信息，分为绝对定位（如GPS）和相对定位（如惯导、里程计）。 - **感知**：通过多种传感器（摄像头、雷达等）收集环境信息和车辆状态，包括道路、交通标志、交通信号以及车辆自身状态，并进行信息融合处理。 - **规划**：分为全局路径规划和局部路径规划，前者在全局地图上寻找最佳路径，后者则依据实时环境信息进行动态规划。 - **决策控制**：决策模块基于定位、感知和规划信息制定驾驶策略，如选择车道、换道、跟车、绕行等；控制模块负责执行这些策略，包括转向、驱动、制动等实际操作。 3. **具体算法介绍**： - **Dijkstra算法**：一种经典的最短路径搜索算法，适用于无环带权图。 - **蚁群算法**：受蚂蚁觅食行为启发，用于全局优化问题，如路径规划。 - **动态规划算法**：通过分阶段逐步解决复杂问题，常用于求解最优化问题。 - **A*算法**：Dijkstra算法的扩展，引入启发式函数以提高搜索效率。 - **多项式曲线法、势场法、贝塞尔曲线、B样条曲线**：用于路径平滑和轨迹生成的方法。 - **纯跟踪法、MPC法、Stanley法、PID法**：不同的车辆轨迹跟踪和控制算法。 这个资源不仅提供了理论知识，还包含了Matlab程序实现，对于学习和理解自动驾驶汽车的算法及其应用有着极大的帮助。学习者可以深入探究这些算法的原理，同时通过编程实践来提升自己的技能。