40、自动驾驶车辆车道级路线规划与机器人操作臂无碰撞区域优化

自动驾驶车辆车道级路线规划与机器人操作臂无碰撞区域优化

1. 自动驾驶车辆车道级路线规划

1.1 算法基础

在自动驾驶车辆的车道级路线规划中，我们采用了一种基于马尔可夫决策过程（MDP）的方法，并通过一个类似 Dijkstra 的算法来解决该问题。以下是核心算法 Router(xg) 的伪代码：

Algorithm 1 Router(xg)
1: ∀x : π(x) ←∅; ∀x : g(x) ←∞; g(xg) ←0
2: Q ←{xg}
3: while Q ̸= ∅do
4:
    ¯x ←argminx∈Q g(x)
5:
    Q ←Q \ {¯x}
6:
    for all (x, a) ∈{(x, a) | p(¯x|x, a) > 0} do
7:
        q(x, a) ←∑x′ p(x′|x, a)(c(x, a, x′) + g(x′))
8:
        if q(x, a) < g(x) then
9:
            g(x) ←q(x, a)
10:
            π(x) ←a
11:
            Q ←Q ∪{x}
return g(·), π(·)

该算法的流程如下：
1. 初始化所有节点的策略 $\pi(x)$ 为空，代价 $g(x)$ 为无穷大，目标节点 $x_g$ 的代价 $g(x_g)$ 为 0。
2. 将目标节点 $x_g$ 加入队列 $Q$。
3. 当队列 $Q$ 不为空时：
- 从队列 $Q$ 中选择代价 $g(x)$ 最