Apollo项目::（七）算法栈::轨迹规划（原理）

机器人轨迹规划详解
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#自动驾驶 #人工智能

于 2023-01-31 15:03:52 首次发布
本文探讨了路径规划、轨迹规划及动作规划的区别与联系。详细介绍了移动机器人与工业机器人在不同应用场景下的轨迹规划方法，包括在有地图或无地图条件下的路径选择及机械臂末端运动的曲线轨迹规划。

路径规划（路线）；轨迹规划（轨迹点）；动作规划（位姿）；

        轨迹规划方法分为两个方面：

        对于移动机器人偏向于意指移动的路径轨迹规划，如机器人是在有地图条件或是没有地图的条件下，移动机器人按什么样的路径轨迹来行走；

        对于工业机器人则意指两个方向，机械臂末端行走的曲线轨迹，或是操作臂在运动过程中的位移、速度和加速度的曲线轮廓。

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Apollo9.0 Planning2.0决策规划算法代码详细解析 (5): OnLanePlanning::Init()
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Apollo的OnLanePlanning是自动驾驶框架中的一个核心模块，它主要负责在有车道线的道路上进行路径规划。public:private:private:类是一个功能丰富的路径规划模块，它基于车道线进行规划，并考虑了多种场景和约束条件。通过提供的接口和成员函数，它能够生成安全、舒适且符合交通规则的行驶轨迹。此外，该类还提供了丰富的调试信息导出功能，有助于开发者进行问题诊断和性能优化。
Apollo Planning2.0决策规划算法代码详细解析 (3)：PlanningComponent框架介绍
自动驾驶Player的博客
09-28 670
PlanningComponent是自动驾驶系统中负责决策规划的组件。它基于来自其他模块（如预测、底盘和定位等）的输入信息，计算出车辆在未来一段时间内的行驶轨迹、速度、加速度等关键参数。这些规划结果将直接指导车辆的实际驾驶操作，确保车辆能够安全、高效地行驶。PlanningComponent是一个事件触发的组件，即它不会持续运行，而是等待特定的事件或条件触发时才开始工作。这些事件通常包括同时收到预测、底盘和定位信息等。这种设计有助于减少不必要的计算资源消耗，并提高系统的响应速度和效率。
Apollo 轨迹规划算法解析
WenbinYao&YouweiHu
02-02 5988
这篇文章主要整理一下前段时间学习的轨迹规划算法，关于轨迹规划问题可以查到的相关资料很多，但能把轨迹规划问题详细说清楚的并不太多，这导致我在学习过程中出现很多疑惑。这里我把Apollo的各个版本轨迹规划算法进行简单总结和汇总。
轨迹规划算法
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11-17 272
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轨迹规划,轨迹规划算法
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matlab 机器人运动学 轨迹规划 正逆解
百度Apollo规划算法——轨迹拼接
Eleven的博客
03-05 5770
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机器人学中轨迹规划算法
08-24
该源代码经本次测试后，可以正常运行。可以在MATLAB中实现机械臂的轨迹规划
Apollo9.0 Planning2.0决策规划算法代码详细解析 (4): PlanningComponent::Proc()
自动驾驶Player的博客
10-05 581
PlanningComponent::Proc() 作为整个planning 模块的入口，每个planning周期都会执行一次，主要提供以下一些功能： CheckRerouting() 重新路由判断 更新local_view_，local_view_中包含一次planning需要的所有外部信息 CheckInput() 检查输入 规划器进行规划，并给输出轨迹赋值 更新轨迹的时间戳，并且发布轨迹
自动驾驶开源框架盘点：Apollo、Autoware等比较分析
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WaiNgai
01-03 1509
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