实时路径规划算法:off-road自动驾驶与静态障碍物避免
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更新于2024-07-18
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"这篇论文关注的是『local Path Planning』,针对的是非道路环境下的自动驾驶路径规划,特别是如何避免静态障碍物。发表在2012年12月的《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》第13卷第4期,作者是Keonyup Chu、Minchae Lee和Myoungho Sunwoo,均为IEEE会员。论文的核心内容是提出了一种实时路径规划算法,旨在为自动驾驶车辆提供在存在静态障碍物情况下的最优路径。
该算法的基础是预先定义的一系列路标(waypoints),这些路标构成了一个曲线线性坐标系统,用于生成车辆行驶的可能路径候选。每个候选路径首先被转换到笛卡尔坐标系下,然后利用障碍物数据进行评估。安全性、平顺性和路径一致性是决定每个路径优先级的关键因素。通过考虑这些因素,算法能够有效地选择最安全、最平滑且连续的行驶路线。
值得一提的是,该路径规划算法被成功应用于2010年韩国现代-起亚汽车集团举办的自动驾驶车辆竞赛中的A1参赛车型。这表明了该方法在实际应用中的可行性和有效性,对于推动自动驾驶技术的发展具有重要意义。
本文的研究不仅提供了理论上的路径规划策略,还展示了其在实际自动驾驶系统中的实践效果,对提高车辆在复杂环境中自主导航的能力具有重要的参考价值。"
2010-10-22 上传
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