智能汽车路径规划:Dijkstra算法与轨迹跟踪解析
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更新于2024-08-05
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"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。
2018-02-09 上传
2019-04-11 上传
2023-03-28 上传
2024-01-11 上传
2024-03-20 上传
2023-05-25 上传
2024-08-26 上传
2024-05-05 上传
2023-05-25 上传
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