Path-planning：自动驾驶车辆路径规划

Path-planning：自动驾驶车辆路径规划

Path-planning Path planning implemented with behavior trees 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/path/Path-planning

自动驾驶车辆在城市环境中的路径规划和决策制定，使车辆能够找到从点A到点B最安全、最便捷、最具经济效益的路线。在寻找路线的过程中，车辆必须识别并避开所有静态和移动障碍物，这使得路径规划变得复杂。本文将介绍一个开源项目，该项目专注于自动驾驶车辆中的路径规划技术，并分析其技术应用场景和特点。

项目介绍

CarND-Path-Planning-Project 是一项自动驾驶车辆路径规划项目，作为 Self-Driving Car Engineer Nanodegree Program 的一部分。项目的目标是使车辆能够在虚拟高速公路上安全导航，同时与其他速度在50 MPH加减10 MPH范围内的车辆共享道路。项目提供了车辆定位和传感器融合数据，以及高速公路周围的稀疏路点地图。车辆应尽可能地接近50 MPH的速度限制，这意味着在可能的情况下超车，同时注意其他车辆也会尝试变更车道。车辆应避免与其他车辆碰撞，并始终在标记的道路车道内行驶，除非正在从一个车道变到另一个车道。车辆应能够绕6946米的高速公路完整地行驶一圈，以50 MPH的速度行驶，完成一圈大约需要5分钟。同时，车辆的加速度不应超过10 m/s²，颠簸不应大于10 m/s³。

项目技术分析

项目采用多种技术实现自动驾驶车辆的路径规划，包括预测控制模型、可行模型和行为基础模型。以下是一些关键术语，以帮助理解这些方法如何工作：

• 路径：是从初始配置到终止配置的连续配置序列。
• 路径规划：涉及找到从初始配置到给定配置的几何路径，使得路径上的每个配置和状态都是可行的（如果考虑时间）。
• 机动：是车辆运动的顶层特征，包括车辆在道路上的位置和速度。例如，直线行驶、变更车道、转弯和超车。
• 机动规划：是在考虑路径规划机制指定的路径的同时，为车辆做出最佳的高层决策。
• 轨迹：是车辆访问的由时间和速度参数化的状态序列。
• 轨迹规划或生成：是实时规划车辆从一个可行状态移动到下一个可行状态，满足车辆的动力学和运动模式的限制。

项目中的轨迹生成使用四次样条曲线，通过四个点来确定：

• 当前位置 (s, d)
• 目标车道 (s+30, r*lane+(r/2))
• 目标车道 (s+60, r*lane+(r/2))
• 目标车道 (s+90, r*lane+(r/2))

控制器需要重新生成两个连续航点之间的轨迹段，以便在固定时间间隔内到达下一个航点，同时保持在关节限制、速度限制和加速度限制内。

项目技术应用场景

在自动驾驶车辆中，路径规划技术的应用场景非常广泛。以下是几个关键的应用场景：

• 高速公路行驶：项目专注于在虚拟高速公路上导航，这直接对应于现实世界中车辆在高速公路上的自动驾驶。
• 交通避让：车辆需要预测可能发生的碰撞，并根据预测结果调整行驶策略。
• 车道变换：车辆需要在安全的情况下变更车道，以便超车或避开障碍物。

项目特点

CarND-Path-Planning-Project 具有以下特点：

1. 行为树模型：项目使用行为树模型来描述和执行车辆的行为。行为树是一种控制架构，用于在计算机科学、机器人技术、控制系统和视频游戏中执行计划。

2. 模块化和可重用性：行为树通过简单任务的组合构建复杂任务，使得系统设计更加模块化和可重用。

3. 灵活的决策制定：行为树可以灵活地处理各种决策情况，使得车辆能够适应不断变化的驾驶环境。

4. 易于测试和调试：行为树的层次结构使得自动化测试和调试变得更加简单。

5. 快速响应：行为树能够快速响应外部变化，确保车辆在关键时刻能够迅速做出决策。

总结来说，CarND-Path-Planning-Project 是一个功能强大的开源项目，为自动驾驶车辆提供了一种高效的路径规划方法。通过使用行为树和其他先进技术，项目能够应对自动驾驶车辆在复杂交通环境中的挑战，为用户带来更安全、更便捷的驾驶体验。

Path-planning Path planning implemented with behavior trees 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/path/Path-planning