推荐开源项目：Graph-Based Local Trajectory Planner

推荐开源项目：Graph-Based Local Trajectory Planner

GraphBasedLocalTrajectoryPlannerLocal trajectory planner based on a multilayer graph framework for autonomous race vehicles.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphBasedLocalTrajectoryPlanner

在自动化驾驶领域，精确的路径规划是安全和效率的关键所在。这就是我们推荐Graph-Based Local Trajectory Planner的原因，这是一个基于Python的局部路径规划工具，它开放了接口，并提供了调试、可视化和开发工具。

项目介绍

这个本地路径规划器设计独特，能返回一组动作（如直行、左转、右转），每一种动作都是对应任务的全局成本最优解。如果某个动作不可行，那么它将不会被包含在返回的集合中。这使得您可以根据优先级列表选择可行的动作，或者结合自己的行为规划器进行定制化决策。这款规划器已成功应用于Roborace Season Alpha赛季的真实赛车，车辆速度超过200公里/小时，其在Monteblanco赛道上的表现可在此视频中查看。

项目技术分析

本项目采用多层图结构进行轨迹规划，适用于动态环境中的高速赛车场景。通过构建的图形模型，它可以考虑多种可能的行驶路径并计算出最优解决方案。此外，由于其Python实现，集成到现有系统中变得轻松易行。

应用场景

• 自动驾驶赛车：在高度动态的竞赛环境中，为赛车提供高效的路径规划。
• 智能交通系统：在城市道路上自动导航，避免障碍物，确保行驶安全。
• 机器人移动：在复杂环境中，如仓库或工厂，引导机器人安全且高效地移动。

项目特点

1. 开放接口：易于与其他系统集成，允许开发者自定义策略。
2. 多层图优化：通过多层次规划，找到全局最优解，适应动态环境。
3. 实时性：能够在短时间内计算出最佳行动策略，满足高速运动物体的需求。
4. 可视化的调试与开发工具：便于理解算法运行情况，加速开发进程。

文献引用

如果您在研究中使用了我们的工作，请考虑引用以下文献：

@inproceedings{stahl2019,
  title = {Multilayer Graph-Based Trajectory Planning for Race Vehicles in Dynamic Scenarios},
  booktitle = {2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC)},
  author = {Stahl, Tim and Wischnewski, Alexander and Betz, Johannes and Lienkamp, Markus},
  year = {2019},
  pages = {3149--3154}
}

联系人：Tim Stahl。

对于更多详细信息，欢迎访问项目的官方文档。

让我们一起探索Graph-Based Local Trajectory Planner带来的无限可能性！

GraphBasedLocalTrajectoryPlannerLocal trajectory planner based on a multilayer graph framework for autonomous race vehicles.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/GraphBasedLocalTrajectoryPlanner