
motion planning
文章平均质量分 84
豆皮卷香菜
这个作者很懒,什么都没留下…
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凸优化基础知识
文章目录0. 参考文献1. 凸集1.1 仿射集,凸集,凸锥1.2 常见的凸集1.3 保持凸性的操作求交集仿射透视齐次变换2. 凸函数2.1 四个定义方式2.2 常用凸函数仿射函数极大值函数极小极大函数由极大值函数引出的——log sum up 函数几何平均函数行列式的对数函数2.3 保持函数凸性的操作2.3.1 非负加权和拓展: 联合凸2.3.2 仿射映射2.3.3 两个函数的极大值函数2.3.4 向量中r个最大元素的和2.3.5 实对称阵的最大特征值2.3.6 函数的组合2.3.7 函数的透视2.3.8原创 2021-05-14 08:50:40 · 1982 阅读 · 0 评论 -
Map模块需求
文章目录0. 参考文献1. Use cases2. 需求3 输入4. 输出5. 设计5.1 点云地图loader5.1.1 作用5.1.2 输入5.1.3 输出5.2 vector map loader5.2.1 作用5.2.2 输入5.2.3 输出0. 参考文献【1】https://github.com/tier4/AutowareArchitectureProposal.proj/blob/control-vehicle-reviewed/design/Map/Map.md1. Use cases原创 2021-04-29 14:43:06 · 392 阅读 · 1 评论 -
plan模块需求(一):整体需求
文章目录0. 参考文献1. plan模块作用2. use cases3. 需求4. 输入5. 输出6. 设计6.1 mission planner6.1.1 作用6.1.2 输入6.1.3 输出6.2 scenario selector6.2.1 输入6.2.2 输出6.3 场景 scenario6.3.1 作用6.3.2 输入6.3.3 输出0. 参考文献【1】https://github.com/tier4/AutowareArchitectureProposal.proj/blob/master/原创 2021-04-29 13:48:21 · 576 阅读 · 0 评论 -
A star 搜索算法教程——不同类型的A star算法
本文翻译自http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/Variations.html增加了一些作者的个人看法Beam search在标准的A星算法主循环中,OPEN set中保存了所有的需要进行进一步搜索的node。Beam search对OPEN set的尺寸进行了限制。如果OPEN set变的过大,那些“不太可能找到好路径”的node会被丢弃。这种做法的缺点是需要对OPEN set里的元素进行排序,这会限制某些数据结构的应用。可以参考视频h原创 2020-12-10 17:14:20 · 662 阅读 · 0 评论 -
Frenet坐标推导过程整理
1. 一些基础知识这些是我在阅读相关文献时遇到的一些基本问题,在这里列出重点1.1 对向量求导/点的相对运动这里主要参考理论力学教材Engineering_Mechanics_Dynamics_(13th_Edition) 第16.8小结有两个坐标系,全局坐标系OXY,局部坐标系oxy。局部坐标系原点为A,自由运动点B。B可以表示在全局或者局部坐标系下,从图中根据向量关系有:r⃗B=r⃗A+r⃗B/A(1)\vec{r}_B = \vec{r}_A + \vec{r}_{B/A} \tag原创 2020-10-14 20:20:54 · 5624 阅读 · 4 评论 -
路径规划/路径平滑涉及方法汇总
这是一个目录1. 背景与参考文献2. Hybrid A* 搜索过程3. Hybrid A* 平滑过程3.1 轨迹平滑目标函数3.3 Voronoi field3.3.1 github repo[2]中使用方法3.3.2 Voronoi field的优化可能1. 背景与参考文献路径生成与路径平滑相关问题之前了解过,这次重新捡起来。起因是为了实现Hybrid A*,该方法中涉及了较多模块,为了弄清楚模块之间的关系以便于后续改进,近期阅读了一些相关的文献,在本文中进行梳理。Hybrid A* 文献:这篇文原创 2020-10-12 12:39:41 · 8484 阅读 · 0 评论