规划算法（学习资料，更新中）

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原创 2023-02-15 20:17:24 202 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
自动驾驶之轨迹规划1——算法综述 1. 概述 本文立足于智能车领域的轨迹规划，根据自己的整理和理解输出，权当做一篇学习笔记。 首先解释一下一些基本概念： 环境感知与融合； 驾驶行为决策：从驾驶员本身出发，包含心理学、认知学、统计学等多个学科交叉的一种决策过程，旨在研究“驾驶员实际是怎样进行决策的”和“为什么做出这样的决策”。 轨迹规划：基于感知到的话你就拿个信息（如路况信息、路网结构、车辆状态等）对车辆的未来轨迹进行最优规划：路径规划和速度规划。 车辆横纵向控制： 2. 轨迹规划的问题本质 轨迹规划的任务是计算出一个无碰撞可执行的轨迹（包 阅读详情

(9条消息) 机器人书籍分享_principles of robot motion 中文_UnlightedOtaku的博客-优快云博客

一、综述：

(80 封私信 / 82 条消息) 蚁群算法的优势在哪里？ - 知乎 (zhihu.com)

带权图分为有向和无向，

无向图的最短路径又叫做最小生成树，有prime算法和kruskal算法；

有向图的最短路径算法有dijkstra算法和floyd算法。

算法就是用来解决各类问题的，比如题主问题中的最短路径问题。

在数学领域，根据问题本身的复杂度是有分类的。

简单来说，问题分为P问题，NP问题，NPC问题，NP-hard问题。

P是多项式这个单词的首写字母，即Polynomial，【这里指多项式时间】

P问题意为：总能找到相应的经典算法 在多项式时间 里面得出最优解。

NP问题意为 不能确定是否能找到相应算法 能够在多项式时间内 得出最优解。

NPC问题可以理解成NP问题中最难（复杂度最高）的问题，也就是说很难找到相应算法 能够在多项式时间内得出最优解。

NP-hard问题可以简单理解成找不到相应算法 能够在多项式时间内得出最优解。

所有对NP问题的研究都集中在一个问题上，即究竟是否有P=NP？通常所谓的“NP问题”，其实就一句话：证明或推翻P=NP。目前进度不理想，不多说了。四者之间的关系，有兴趣看图，没兴趣跳过，不影响。

二、综合 

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三、书

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