手把手教用matlab做无人驾驶（二十二）--常见局部路径规划算法

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本文列举了多种常见的局部路径规划算法，包括动态窗口法（DWA）、TimeElasticBand(Teb)、Eband方法（eband_local_planner）等，并简要介绍了这些算法的应用场景和技术特点。

常见的局部路径规划算法,先列出来，后面对算法做补充：

1.动态窗口法（DWA）

2.Time Elastic Band(Teb)

3.Eband方法（eband_local_planner）

4.lattcie planner

5.Vector Field Histogram(VFH及其改进的算法VFH+,VFH*)

6.混合A*算法（同时也有一些RRT*算法，各种与RS曲线或Dubins曲线相结合）

7.Reciprocal-Velocity-Obstacle（RVO以及各种变种）

8.一些优化算法如与MPC相结合

9.还有结合行人预测的P-Zone Local Planner

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手把手教用matlab做无人驾驶（十八）--Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame
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注意哦，包含有1.5万字左右的说明书 不仅仅是一段代码 说明书有很大的参考作用。（2）基于matlab软件对Astar和RRT算法进行仿真。无人驾驶车辆自动驾驶局部路径规划matlab仿真设计。（4）对改进的Astar算法进行仿真，证明其可行性。（1）建立Astar和RRT算法的逻辑。（3）分析结果，改进Astar算法。
【路径规划】局部路径规划算法比较（Matlab实现）
你的Matlab小助手
05-29 1461
局部路径规划算法的目标是在复杂的环境中为机器人生成安全可行的局部路径，以便避开障碍物、规避碰撞，并在限制条件下尽快到达目标点。这是一种基于机器人状态和环境信息的动态规划算法，通过评估机器人在不同速度和角度下的运动可能性，并根据评估结果选择最佳路径。[2]吴学礼,史思远,宋凯,等.基于改进多因素蚁群算法的路径规划研究[J/OL].无线电工程:1-8[2024-05-29].http://kns.cnki.net/kcms/detail/13.1097.tn.20240528.1602.010.html.
基于智能优化算法的无人机路径规划（Matlab代码实现）
weixin_67304359的博客
07-24 1212
无人机作为一种现代航空设备,不仅作业速度快,成本低,还具有卓越的灵活性和时效性.常用于完成那些繁冗、危险、对灵活性要求较高、作业范围较大的任务,比如航空拍摄、农药喷洒、边防检查、电力检测、防汛扛旱等领域.随着技术的发展,将无人机独特的优势和不同的行业技术相结合,可以应用到不同的行业.比如,无人机搭载成像传感器,可以组成一种可以捕获目标图像的新型监视设备2'.目前,许多国家都在积极拓展无人机与工业应用相结合的技术,因此无人机应用的研究一直备受关注.
手把手教用matlab做无人驾驶
03-18
### 使用 MATLAB 实现无人驾驶系统的教程 #### 1. 自动驾驶系统概述 自动驾驶系统（ADS）通过集成多种先进技术来实现在无需人为干预下的自主行驶。这些技术包括但不限于高级传感器融合、实时数据处理以及精确的控制系统设计[^1]。 #### 2. ADS 的核心原理 ADS 的工作流程通常分为几个主要阶段：环境感知、任务决策、路径规划和路径跟踪。其中，环境感知依赖于激光雷达、摄像头和其他传感器获取周围环境的信息；任务决策模块负责制定全局策略；而路径规划则专注于生成局部最优路线；最后由路径跟踪完成实际车辆运动控制[^4]。 #### 3. MATLAB 中的关键工具箱支持 MATLAB 提供了一系列专门针对自动化驾驶开发的功能包，例如 Automated Driving Toolbox 和 Robotics System Toolbox 。它们包含了预定义好的算法库及图形化界面 Simulink ，使得开发者能够快速搭建原型并验证其性能[^5]。 以下是具体实现过程中可能涉及的部分： - **传感器模拟与校准** 利用 Sensor Fusion and Tracking Toolbox 可创建虚拟场景并对不同类型的探测器行为进行仿真实验。 - **目标检测与分类** Computer Vision Toolbox 结合 Deep Learning Toolbox 能够训练神经网络模型识别道路上的各种物体如行人、其他机动车等。 - **动态避障逻辑构建** Stateflow 是一种状态机描述语言，在复杂条件判断场合下非常有用，可用于编写安全可靠的碰撞规避方案[^2]。 - **轨迹优化计算** Optimization Toolbox 配合 Curve Fitting Toolbox 完成平滑曲线拟合并考虑物理约束条件下找到最佳前进方向[^3]。 #### 4. 示例代码片段展示 下面给出一段简单的伪代码用来演示如何初始化一个基本框架来进行初步探索： ```matlab % 初始化参数设置 vehicleSpeed = 10; % m/s lookAheadDistance = 20; % meters ahead to look for obstacles % 加载地图信息 mapData = load('cityMap.mat'); obstaclePositions = mapData.obstacles; % 主循环结构 while ~isDestinationReached() currentPose = getCurrentVehiclePosition(); scanAreaForObstacles(currentPose, obstaclePositions); if hasDetectedObstacle() computeAvoidanceTrajectory(); else followPlannedRoute(); end updateControlSignals(); end ``` 此脚本仅作为概念证明存在，并未包含全部细节部分。 ---
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