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原创 ALM+LBFGS=混合A星算法终结者（1）？
上一篇讲解了《增广拉格朗日方法求解带约束优化问题》，套路是外层ALM和内层ilqr进行无约束优化。内层可以用ilqr做无约束优化问题求解，那么可以用其他方法求解吗？答案是可以的，如lbfgs也可以用于无约束优化问题。恰好最近看到一篇论文，用的是ALM(增广拉格朗日法)+LBFGS(拟牛顿法)，下边让我们来看一下。让人兴奋的一点是，论文里提到：这里无需前端提供换挡点，也就是无需混合a星来提供初始解。那这不就是直接革了hybrid a star的命了嘛。让我们来仔细的学习这篇文章，看一看到底是怎么回事。后续要结
2025-09-23 09:29:28
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原创 运动规划原创开源项目大汇总
项目1~4是今年开发的，我写代码的方式改变了，主要负责架构和查bug，基本没有完整的写过一行代码了。少了写代码的成就感和乐趣，多了教ai查bug的愤怒。涉及内容:样条曲线，avp数据集，acados非线性优化，增广拉格朗日和拟牛顿法优化，差速底盘，自行车模型，等等。项目5~7是去年开发的，基本都是自己构思，自己手写代码，那个时候ai coding还不够强，只能自己写。有原创的，也有魔改的其他项目的，难度由高到低排列。怎么说呢，大趋势就是这样了，积极拥抱变化吧，以后手写代码的机会可能会很珍贵了。
2025-11-08 23:12:38
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原创 自动驾驶核心技术：轨迹优化与Acados求解器实战指南
T-MPC (Topology-Driven Model Predictive Control) = 拓扑驱动的模型预测控制核心思想并行优化多条轨迹（每条对应不同的避障策略）使用引导约束（Guidance Constraints）确保轨迹多样性选择代价最小的轨迹执行传统MPC:优化1条轨迹 → 执行T-MPC:优化N条轨迹（左绕、右绕、中间穿过...）↓选择最优轨迹 → 执行（以单车模型为例）模块类型作用代价惩罚控制输入（加速度、角速度、速度）代价路径跟踪（轮廓误差、滞后误差）
2025-11-05 18:52:04
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原创 耗时30天，我做了一个免费的在线的场景编辑器！告别复杂环境配置！
无需安装ubuntu，无需配置环境，无需写代码，无需安装ROS系统，无需Python。只要有一台能上网的电脑，就可以搭建你需要的仿真场景，可以设置起点终点，静态障碍物，动态障碍物，设置底盘类型。然后下载json格式地图，就可以在本地用navsim-local进行轨迹优化的仿真了。问题嘛估计还有，但是凑过能用，之后就专心把剩下的规划器插件做一做。预计11月开源，今天提前完成。目前为止，所有项目都已完成，navsim-online复制场景生成，navsim-local负责规划仿真。
2025-10-30 18:11:28
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原创 开源一个免费在线分布式实时导航仿真器
开发新的规划算法，总是要花费很多时间先去搭建一个可以debug的cmake项目，然后搭一个场景，用opencv，matplotcpp或者rviz去可视化，然后一步一步debug自己的代码。要是需要动态障碍物的复杂场景，那搭建起来就更麻烦了。能不能不要配置ros，不要安装各种库，不要自己折腾可视化，无论ubuntu还是windows，都可以方便搭建仿真环境，开发自己的规划算法呢？我找了下，没有类似的平台，那我就自己做一个吧，做一个在线的导航仿真平台。网页端可以方便设置各种动静态障碍物，各种底盘类型。
2025-10-11 19:01:52
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原创 轨迹优化免费求解器总结--附带开源项目推荐
acados，ipopt，nlopt，altro，osqp，casadi这些你一定不陌生。它们就是做轨迹优化常用的免费的开源求解器。下边列举出常用的求解器，文末给出了几个对应的论文和开源项目，可以对照学习。最近我新开的专栏《从零做一个时空联合规划器》，感兴趣的可以关注一下。
2025-09-23 18:55:19
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原创 ALM+LBFGS=混合A星算法终结者（2）？
iLQR/MPC 的线性化 → 针对动力学模型，是“模型近似”，核心目的是 让优化问题可解。Simpson 积分 → 针对积分运算，是“计算近似”，核心目的是 让积分算得快而准。方法面向对象技术手段目的iLQR 线性化非线性动力学泰勒展开 (一阶/二阶)降低优化难度，迭代求近似最优解MPC 线性化非线性动力学每步局部线性化实时优化，快速可行解Simpson 积分积分算子数值近似（插值求积）高效计算积分，便于轨迹约束JρJ0∑dId⏟Js′。
2025-09-23 09:30:54
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原创 应届生入职后最怕的那些事儿
最近组里新来了实习生，在领导无微不至的关心下(高压和疯狂push)，眼神里透露了一丝的迷茫和恐惧，私下里又透露了些许的愤怒。到底是什么让他恐惧和愤怒呢。（下列情况仅适用于向我这种资质平庸，公司一般的人啊）
2025-06-19 09:53:37
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原创 入门机械臂必须知道的开源项目分享
上一篇正在拆解学习ACT的开源代码，它开源的硬件系统，虽然便宜，但依然我们这些普通个人所承受不起的。本篇分享一个开源项目，最低仅需两三千块钱，它提供了三款硬件，SO‑100/101/LeKiwi。之前文章学习的就是ACT算法，所以如果想要用真实的机械臂去玩一玩，那么SO-100是最合适的入门硬件了，这个开源项目也自带了仿真和数据集，照着官方说明，就可以一步一步用模仿学习来实现一个自己的机械臂了。感兴趣的可以持续关注，即将开始lekiwi的学习和复现了。与SO-100类似，就是精度更好，更贵一些。
2025-06-18 11:05:13
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原创 ACT模仿学习代码解读--主函数
接着上文，正式开始解读ACT的代码，今天开始第一个代码模块的解读：imitate_episodes.py，这个是模仿学习训练的主程序。README.mdsim_env.pypolicy.pyutils.py先来看一下ACT的数据流和网络架构：先让我们看一下这个模块的流程图：再看一下函数调用关系：开始mian函数的解读。
2025-06-11 09:29:44
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原创 ACT代码梳理：新手学具身智能，不需要学会一堆理论，先跑起来再说
我是一个刚接触具身智能的小白。第一次看 ACT 项目，什么 Transformer、VAE、Mujoco、rollout，全是天书。但我没打算先把理论补完。太难，也太慢。我的策略是：直接上手，边做边学，卡在哪就学到哪。这篇文章是我的第一站——带你一起看懂 ACT 项目的整体架构，了解它的核心模块和流程。开始前，我列了 本文出现的18 个关键词，是我一开始完全搞不懂的。你可以先扫一眼，如果不认识的超过 10 个，那我们就是同路人，可以放心往下看了。
2025-06-09 15:30:56
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原创 代码--矩形形式的b样条曲线
在轨迹规划中，b样条曲线是非常常用的一种曲线。话不多说，先上代码，看效果。这里我准备了两个工程，一个是c++版本，一个是python网页版
2024-07-10 14:46:42
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原创 理论--一文了解bspline曲线的理论知识，学会手撸代码
在规划领域，表达path的方式有离散点，五次多项式，贝塞尔曲线，B样条曲线，螺旋线。作为从业者，掌握一种曲线，对于做轨迹优化是非常有必要的。如果自己想要做一些轨迹优化的项目，能够自己手写一个曲线，还是很有用的。因为搬轮子虽然也可以，但如果如果需要利用曲线特有的性质做一些事儿，就得很了解才行。
2024-07-10 14:37:17
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空空如也
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