C++自动泊车算法实现与apollo对比分析

资源摘要信息:"本资源是一套基于C++语言开发的自动泊车系统算法，其中融合了混合A*算法以及障碍物约束转化为行车走廊约束的优化技术，并包含了与apollo TDR-OBCA算法的比较研究。该资源不仅提供了完整的源码，还包括了项目文档，非常适合用于毕业设计、课程设计或项目开发使用。项目源码经过严格测试，可以被后续开发者作为基础进行进一步的研究和扩展。 在项目简介中，开发者介绍了该程序的主要用途是作为自动泊车的学习工具。程序主要应用了混合A*算法，这是一种结合了A*算法和数值优化方法的路径规划算法。程序目前集中在一个周期内的轨迹规划上，其工作流程可以概括为： 1. 首先参考apollo的混合A*算法生成初始路径。A*算法是图搜索算法中的一种，它结合了最好优先搜索和Dijkstra算法的优点，能够以较低的时间复杂度寻找到最优路径。在这里，混合A*算法用于生成一个初步的泊车路径。 2. 接着，程序根据行车隧道的思想编写行车隧道算法。此算法的核心在于将复杂的泊车场景简化为行车走廊模型，从而转换障碍物约束为行车走廊约束，进一步简化问题求解。 3. 然后，利用IPOPT（Interior Point Optimizer）和ADOLC（Automatic Differentiation by OverLoading in C++）对优化问题进行求解。IPOPT是一个适用于大规模非线性优化问题的软件包，而ADOLC是一个用于C++语言的自动微分工具。这些工具被用于对泊车轨迹进行数值优化，以达到更精确和高效的泊车路径规划。 4. 所有的数据结果通过matplotcpp进行图形绘制。Matplotlib是一个跨平台的Python绘图库，而matplotcpp是其C++接口。通过这种方式，可以直观地展示泊车轨迹和算法的优化结果。 5. 程序经过初步调试，并有测试结果展示。这些结果可以为开发者提供对算法性能的直观理解。 资源中包含的文件名称为'parking-1.1'，暗示了这可能是一个版本为1.1的泊车程序，表示该程序有一定的成熟度并且已经经过了更新。 标签中的“C++”指明了编程语言，“自动泊车算法”是程序的主要技术点，“毕设”说明了该资源适合用于学生的毕业设计项目，“课程设计”则表明该资源也可作为课程项目的素材。 总体而言，该资源集合了一系列高级技术，包括混合A*算法、数值优化和图形绘制，非常适合对C++编程、路径规划和自动泊车有兴趣的学生和开发者。"