apollo motion planner 学习总结2

最新推荐文章于 2024-03-08 11:27:40 发布
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分类专栏： 自动驾驶
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39990094/article/details/89667556
本文探讨了自动驾驶中的路径规划方法，包括质点模型、约束条件（如障碍物、曲率、最短路径）及离散化处理。介绍了A*、RRT、Lattice等规划算法，并讨论了轨迹平滑的挑战，如高维优化、贝塞尔曲线与螺旋线连接。总结了网格化、三维空间搜索和动态规划等优化技术在轨迹规划中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

2.motion panning with autonomous driving

   上一节讲了自动驾驶一些基本的硬件框架以及软件框架，还有一些路径规划的基本概念以及需要考虑的问题，比如路径平滑、交通规则等。本节将讲述自动驾驶中常用的路径规划的方法，约束问题的抽象表达以及路径的平滑等问题。

 motion planning常用的方法有：

上面这些方法考虑的都是质点模型，车辆是一个刚体，规划过程中，需要考虑刚体与刚体会相交，质点是不会相交，同时，刚体还需要考虑heading等因素

 constraint(约束条件)的类型有：障碍物，车辆的转弯半径-曲率，以及最短路径等

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【论文解读】Baidu Apollo EM Motion Planner
xiewf的博客
10-23 5469
系统顶层是一种多车道策略，通过并行计算车道级别轨迹来处理车道变更场景；在车道轨迹生成器内部，迭代的解决基于Frenet坐标的路径和速度规划；针对路径和速度规划问题，提出了动态规划与基于样条的二次规划相结合的方法，构造了一个可扩展且易于调整的框架，同时处理交通规则、障碍物决策和平滑度问题。该规划器可扩展至高速公路和城市低速驾驶场景。高精地图模块提供了任何人都可以访问的高精地图。感知和定位模块提供了动态环境中必要的信息。运动规划模块考虑生成一条安全平滑的轨迹再交由汽车的控制模块去执行。
motion_planner
03-14
cpp_starter_project 入门 使用Github模板 首先，点击此页面顶部附近的绿色“ Use this template按钮。 这将带您到Github的页面。 填写存储库名称和简短描述，然后单击“从模板创建存储库”。 这将允许您在Github帐户中创建一个新的存储库，该存储库中已预先填充了该项目的内容。 现在，您可以在本地克隆项目并开始工作！ $ git clone https://github.com/<user>/<your>.git 删除不使用的框架 如果您知道不打算使用一个或多个可选的gui / graphics框架（fltk，gtkmm，imgui等），则可以使用git rm删除它们： $ git rm -r src/<unnecessary> 依存关系 关于安装命令的注意事项： 对于Windows，我们使用 。 对于
Baidu Apollo EM Motion Planner.pdf
08-02
百度自动驾驶论文，关于模型的下载，模型的生成，命令操作，及结果进行详细介绍
Baidu Apollo EM Motion Planner_路径规划_motionplanner_自动驾驶决策_自动驾驶_ap
10-02
自动驾驶决策仿真，一种自动驾驶路径规划的方法
Baidu Apollo EM Motion Planner
思我所
03-15 368
Baidu Apollo EM Motion Planner
【论文笔记】Baidu Apollo EM Motion Planner
sinat_52032317的博客
09-12 1023
EMplanner通过一个层级结构的方式去考虑多车道和单车道的情况：(1)顶层策略通过比较不同车道级轨迹来处理变道场景；(2)在Frenet坐标下不断迭代求解路径优化和速度优化问题来生成轨迹；(3)为了使框架易于扩展和调整，可以同时处理交通规则、障碍物决策和平滑曲线，他们提出了一种融合DP和QP采样的优化算法。
apollo motion planner 学习总结1
杨跟的博客
04-29 739
1.basic motion planning and overview motion planner的定义，机器人领域、控制领域以及人工领域来讲各不相同 自动驾驶中如何做运动规划，先用一个简单的例子入手--path planning 上图中要从绿色的点到达红色的点，这个问题本身就是一个path Finding problem，该如定义最有问题，或者该如何规划路径，可以选取从绿色点到...
apollo motion planner 学习总结4
杨跟的博客
04-29 545
4.optimization inside motion planning 优化问题的核心，有三点：1是objective function ,objective function是通过一些平滑性等方面指标的一个定义，是一个合集2是constraint 如何抽象，包括smoothing的constraint，dynamic的constraint以及一些交通规则3,solver约束问题下的...
apollo motion planner 学习总结3
杨跟的博客
04-29 494
3.motion planning with environment 上 本节主要内容：1，考将车体作为刚体考虑，而不是质点，2，考虑车辆与周围环境障碍物的关系，判断两个box是否相交，3，怎样去生成一些平滑的线。 Vehicle model--车辆运动学模型 前后轮在转动的过程中，是沿着同一个中心转动的。 曲线坐标系(SL坐标系)，实际上就是车体坐标系 SL坐标...
自动驾驶之轨迹规划6——Apollo EM Motion Planner
IHTY_NUI的博客
06-26 1万+
1. 路径规划P73 1.1 路径搜索 DP（dynamic programming）又称动态规划，可以使指数级别的计算耗时转换成多项式级别的耗时。具体大家可以找网上关于DP原理的介绍，有很多的。这里简要说明一下，其基本思路是“ 2. 速度规划 ...
动态规划及其在Apollo项目Planning模块的应用
sunlin972913894的博客
12-06 423
https://blog.youkuaiyun.com/davidhopper/article/details/79399640
Baidu Apollo EM Motion Planner.zip
03-10
Apollo EM motion planner
【自动驾驶】Apollo EM Planner学习（一）：[论文解读]Baidu Apollo EM Motion Planner
weixin_42301220的博客
06-16 4328
基于Baidu Apollo平台提出一种实时运动规划系统，该规划系统包括顶层的多车道和其中的单车道自动驾驶：该规划器可扩展至高速公路和城市低速驾驶场景。EM Planner是Apollo面向L4的实时运动规划算法，该算法首先通过顶层多车道策略，选择出一条参考路径，再根据这条参考线，在Frenet坐标系下，进行车道级的路径和速度规划，规划主要通过Dynamic Programming和基于样条的Quadratic Programming实现。EM Planner充分考虑了无人车安全性、舒适性、可扩展性的需求，
Apollo决策规划 - EM planner
最新发布
BigDavid123的博客
03-08 2426
文章详细讲解了EM planner的理论，包括规划需要的背景知识🍎：五次多项式、凸优化和非凸优化、直角坐标与自然坐标转换，参考线🍎：平滑算法、避障(规划起点，轨迹拼接)，自动驾驶的轻决策和重决策🍎，二次规划带来的问题，SL、ST如何迭代求解
Motion Planning简介（apollo）
weixin_42684483的博客
09-03 1494
Apollo 3.5彻底摒弃ROS，改用自研的Cyber作为底层通讯与调度平台，因此后续版本均是基于cyber。 架构如下： planning rtk- 根据录制的轨迹来规划行车路线 public_road- 开放道路的轨迹规划器 lattice- 基于网格算法的轨迹规划器 navi- 基于实时相对地图的规划器 open_space- 自主泊车规划器 Motion Planning 本质是搜索一条最优路径，可能简化为一个mapping。 ...
图解移动机器人中的运动规划(Motion Planning)，附几十种规划算法
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FRIGIDWINTER的博客
02-01 3万+
运动规划是移动机器人的核心理论和工程技术之一，本文作为教程先导，解析了运动规划的两大组件——路径规划和轨迹规划。欢迎感兴趣的同学订阅专栏！
apollo motion planner 学习总结5
杨跟的博客
04-29 815
5.understand more on the MP difficulty 本节主要介绍EMplanner的开发， 如何抽象constraint 三维空间（slt）优化问题，不仅能够避开静态障碍物，也能避开动态障碍物 M step就是maximization，E step就是expectation-期望 解决高维空间，有两种方法：一种是离散处理，从configur...
Apollo EM Planner（DP决策+QP优化）
牛仔很忙
04-07 1万+
EM Planner
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08-18
em planner的全称是"End-to-end Motion Planner"，它基于神经网络，通过学习驾驶员的行为和经验，生成驾驶决策。这种基于神经网络的方法可以有效地提高驾驶决策的准确性和效率。 em planner主要有两个核心模块，...
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