autoware.auto泊车规划模块介绍(一)

原创

已于 2022-03-18 18:54:15 修改 · 4k 阅读

22 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#自动驾驶 #动态规划

于 2022-03-18 17:41:46 首次发布

本文详细介绍autoware.auto泊车规划模块中的AstarPathPlanner和NLPPathPlanner，涉及A*算法、动力学约束的NLP求解、轨迹规划与控制。探讨了关键类、函数及其在车辆路径规划中的作用。

autoware.auto泊车规划模块介绍(一)
本节介绍autoware.auto泊车规划模块【parking_planner】的10个头文件的基本内容，各头文件包含的类体以及功能。10个头文件如下：
在这里插入图片描述
1、astar_path_planner.hpp
AstarPathPlanner类：从起始点到终止点规划一条无碰的但是不考虑车辆动力学的可行轨迹【仅有构造函数和核心的plan_astar函数【A*规划】】

2、nlp_adapters.hpp
1、定义nlp权重类
2、障碍物约束时候一个阶段的对偶变量类【lambda，mu向量】
3、单个障碍物的表示类【包括障碍物半平面参数参数、状态变量】
4、辅助函数：
4.1、目标函数待优化变量整合：车辆状态、车辆控制、障碍物状态变量，并设定待优化变量的上界和下界
4.2、将传入的向量生成horizon_length个轨迹片，组成轨迹
4.3、将nlp求解器的输入转换为一个向量

3、nlp_path_planner.hpp
构建NLPPathPlanner的类体：功能：
1、nlp求解器构造函数；
2、规划一个动力学可行、无碰的连接起始点和终止点的路径；3、进行生成轨迹的动力学、边界、无碰约束的检验

4、nlp_path_planner.hpp
1、泊车规划的结果类【终轨迹 nlp迭代次数 nlp求解时间结果状态】
2、倒车规划的类体【规划结果：PlanningResult类；从A*全局规划的车辆状态列表生成对应的全轨迹】
3、辅助函数：将parkplan规划的轨迹转换为autoware格式的轨迹

5、parking_planner_types.h