apollo学习之---planning理论到实践（3）参考线规划实践

最新推荐文章于 2025-05-06 09:05:54 发布
最新推荐文章于 2025-05-06 09:05:54 发布
阅读量1.8k 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： apollo学习 文章标签： 自动驾驶
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41593516/article/details/121268507
本文是Apollo学习系列的第三部分，聚焦于planning模块的参考线规划实践。在CARLA仿真环境中，作者展示了如何验证自定义的轨迹规划算法，并详细解释了如何修改代码以使车辆在车身坐标系右侧偏移0.4m。讨论了点运算符和箭头运算符在代码修改中的应用，并指出它们的区别。实验结果显示车辆出现了偏离车道中心线的现象。

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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
apollo学习之---planning理论到实践（14）reference line-pnc_map
qq_41593516的博客
02-25 879
文章目录1、调用接口on_lane_planning.cc 1、调用接口on_lane_planning.cc //创建ReferenceLineProvider实例 reference_line_provider_ = std::make_unique<ReferenceLineProvider>( injector_->vehicle_state(), hdmap_); reference_line_provider_->Start(); ...
apollo学习之---planning理论到实践（2）参考线规划理论学习
qq_41593516的博客
11-10 2073
文章目录
Apollo：参考线
OceanStar的博客
02-14 3884
我们先介绍一下参考线在整个Planning模块中所处的位置：决策规划模块负责生成车辆的行驶轨迹。要做到这一点，决策规划模块需要从宏观到局部经过三个层次来进行决策。第一个层次是Ｒouting的搜索结果。Routing模块的输入是若干个按顺序需要达到的途经点(也可能只有一个起点和一个终点)。Routing模块根据地图的拓扑结构搜索出可达的完整路径来，这个路线的长度可能是几公里甚至几百公里。因此这个是最为宏观的数据。另外，Ｒouting的搜索结果是相对固定的。
基于Piecewise Jerk Speed Optimizer的速度规划算法(附ROS C++/Python仿真)
最新发布
FRIGIDWINTER的博客
05-06 6361
分段加加速度优化(Piecewise Jerk Speed Optimizer, PJSO)算法是常用的纵向速度优化方式，核心原理是用三次多项式表示s-t图中每个时间区间的速度曲线，并约束每个区间加加速度相等。本文详细推导PJSO算法的原理，并提供ROS C++和Python仿真加深理解
Apollo -- Planning (五) 参考线 ReferenceLineProvider
qhr_1012的博客
07-25 1317
参考线 ReferenceLineProvider
Apollo 6.0 参考线 ReferenceLine 生成
David's Tweet
12-30 6302
简介 参考线在apollo中起到了关键的承上启下的作用。 它收集了上游路由，高精地图，定位等模块的信息，整合后生成一段基于车道中心线的平滑的路径，输送给下游决策规划控制模块使用。 在阅读了几遍源码和网上的介绍后，我想要整理出一版参考线生成的简化版本。 主要参考的还是下面这个链接。 pnc_map模块（规划与控制地图）_lzw0107的博客-优快云博客​blog.youkuaiyun.com/lzw0107/article/details/107814610#t1正在上传…重新上传取消​https://lin
自动驾驶之轨迹规划8——Apollo参考线和轨迹
IHTY_NUI的博客
07-27 8583
概述 本文主要讲解决策规划模块中是如何生成参考线和行车轨迹供车辆行驶的，参考线和轨迹直接影响了自动驾驶车辆对于方向和速度的控制。 reference line怎么生成出来的？和rounting啥关系？ Apollo是使用A star算法。route模块里A*算法的实现：节点定义在modules/routing/graph/topo_node.h文件,graph目录下还有计算用到的边和图的定义。主要算法实现在modules/routing/strategy/a_star_strategy.cc文件。 re
apollo学习之---planning理论到实践（1-1）总体流程及架构
qq_41593516的博客
09-24 2061
Lattice Planner从学习到实践
apollo学习之---planning理论到实践（4）---速度规划理论学习
qq_41593516的博客
11-16 1716
文章目录1、参考资料 1、参考资料
apollo学习之---planning理论到实践（5-3）---路径边界计算
qq_41593516的博客
12-02 727
文章目录
Apollo_ADS_路径规划1_道路中心线表示& 平滑_Reference Line Smoother
chepwavege的专栏
07-10 3711
参考何为二次规划： https://wenku.baidu.com/view/41788a34f61fb7360a4c6584.html Must know： 我们有n 个点 （x,y）， 在笛卡尔坐标系下 , 可以拟合一条曲线。Y关于X 同样的，如果在frenet frame 坐标下，ego的坐标（0,0），传感器 拍摄到 n 个车道中心线（曲线）的 坐标，一段一段， 采样时间也...
SmoothReferenceLine.m
12-11
参考百度apollo写的一种使用二次规划+五次多项式的方式实现的参考线平滑算法。可用于自动驾驶或机器人的轨迹规划。
解析百度Apollo之参考线与轨迹——保罗的酒吧
David's Tweet
12-27 7583
本文紧接着上一篇文章：《解析百度Apollo之决策规划模块》。会详细讲解决策规划模块中是如何生成参考线和行车轨迹供车辆行驶的。参考线和轨迹直接影响了自动驾驶车辆对于方向和速度的控制，因此，说它是自动驾驶系统中最重要的数据都不为过。 前言 本文是百度自动驾驶平台Apollo项目系列文章中的一篇，会讲解Planning模块中的参考线逻辑。 对于刚接触Apollo项目的读者可以阅读我博客中的另外一篇文章 -《解析百度Apollo自动驾驶平台》，那里对Apollo项目做了整体的介绍。 ReferenceL.
Apollo planning之参考线平滑算法
weixin_65089713的博客
02-02 9795
输入raw_reference_line，设置中间点（GetAnchorPoints），然后smooth，最后输出。lateral_bound、longitudinal_bound代表裕度，enforced代表是否是强约束。离散点平滑算法也是基于评价函数来做的，分别衡量。这里是对参考线平滑算法进行配置，对于平滑度的衡量有两种方式。参考线平滑算法主要有三种。同时还需要满足约束条件。这是中间点的配置文件。
apollo参考线缝合代码解析
NotANumber123的博客
02-08 633
apollo参考线缝合代码部分解析
python优化算法包
F77_优快云的博客
09-23 3609
python优化算法相关库(qpsolver/cvxopt/ortools)简介
对偶理论，敏感性分析（方述诚 笔记4
linyuxi_loretta的博客
10-04 752
本讲内容：dual LP问题的背面，对偶变数、对偶约束、对偶理论：对偶问题和原问题如何相连， ----> KKT conditionA constraint matrix 变动 对optimal solution有什么影响 ----> 鲁棒优化之前学的又叫 revised simplex method ，区别于古早的 simplex method（图表法）、不知道现在在哪个顶点、direction、要走多少步、不是有意识的，
OSQP求解凸优化问题的步骤及实例
肥嘟嘟的左卫门
01-11 4292
OSQP是一种求解QP问题的数值优化软件，以下简单介绍OSQP软件的使用方法 一、 概述 首先是凸优化问题的定义以及两种典型的特例（线性规划与二次规划），如下图所示。 这里不介绍QP问题的拓展形式如SOCP等 OSQP软件的核心是ADMM算法 Ø交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）是一种求解优化问题的计算框架, 适用于求解分布式凸优化问题 如果仅仅是简单的使用，不需要了解ADMM算法，但是如果调试OSQP软件的参数，就需要深入
Apollo自动驾驶：Planning模块深度解析
"Apollo自动驾驶框架中的Planning模块是一个关键组件，主要负责根据来自上游模块的环境感知数据、地图定位导航信息及全局路径规划，为自动驾驶车辆生成一条运动轨迹。轨迹包括了坐标、速度、加速度、jerk（加加速度...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

DsAuto_汽车电子电控

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值