state lattice +　OBVP　算法回顾

最新推荐文章于 2025-05-26 08:45:22 发布
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分类专栏： 运动规划
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44809980/article/details/108119028
本文详细介绍了在起点使用Statelattice规划方法生成轨迹，并在此基础上，利用最优边界值问题(OBVP)从轨迹终点至指定终点的路径求解流程。包括控制量离散化、状态积分求轨迹，以及OBVP的系统建模、优化目标函数设定、哈密尔顿方程定义和参数求解等关键步骤。

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

目标 给点起点和终点 先求出在起点做一次state lattice planning 的轨迹 再求在轨迹基础上从轨迹终点到给定终点的OBVP问题

1. state lattice

将控制量a离散化 离散成discretize_step份
分别再xyz上进行积分求得p v，得到轨迹

2. OBVP

将第一段的轨迹终点作为OBVP的起点 给定终点作为OBVP终点 进行最优边界值问题求解
起点 p v
终点p
OBVP求解过程

  • 建模：系统建模 问题建模（优化目标函数） 状态表示 输入表示
  • 求解：定义哈密尔顿方程 用庞特里亚金极小值原理求解最小代价函数
    • 求解细节问题
    • 求 alpha1 alpha2 alpha3 beta1 beta2 beta3
      在这里插入图片描述
  • 建立矩阵方程 param = H × deltaPv；
  • J 已经推导出 直接将参数带入 J
  • 求得最优T的解
  • 回到算法中 将T带入参数中所有alpha beta J都可求得
【局部规划模块路径采样算法】lattice planner格子规划算法（附C++代码）
qq_35635374的博客
04-28 1329
认知有限，望大家多多包涵，有什么问题也希望能够与大家多交流，共同成长！本文先对**regular state lattice in unstructured environment（结合了全局采样和图搜索的思想）**做个简单的介绍，具体内容后续再更，其他模块可以参考去我其他文章提示：以下是本篇文章正文内容regular state lattice的每个采样网格中都是用曲线连接起来的，改进了RRT的折线问题，规划出来的path更加平滑。
[PathPlanning]State Lattice Planner
qq_28366817的博客
03-04 869
StateLatticePlanner核心思路是先采样生成状态栅格地图，最后利用search方法生成自车运行轨迹。StateLattice和Grids的主要区别是栅格节点包含自车的状态信息，借用维基百科对lattice graph的定义：A, orRnStateLattices考虑到每个顶点机器人的动力学模型，用来生成采样点之间的可行路径，而Grids只是简单的对空间维度进行等间距离散采样，由此采样得到的路径可能不符合机器人的运动模型。
State Lattcie Planner
Pichai的博客
04-06 2122
运动规划 动力学和运动学概念 为什么要在前端考虑动力学约束？ 1.学院派的思路：将任务分为前端和后端，前者寻找一个地位空间里寻找一个可行的粗糙的路径，以及后端在机器人状态空间里的一个轨迹优化。问:既然后端已经有了轨迹优化了，为什么在前端还需要考虑动力学约束呢？答：如果前端完全不考虑动力学约束的话，整个轨迹优化的压力全在后端，如果前端考虑了动力学约束的话，会有一个比较好的初始路径给后端优化，减轻了后端的压力。 2.且轨迹优化往往只能在局部进行。规划优化往往是在path的基础上做的局部的变形。1.从全局来看，轨
运动规划实战案例 | 图解基于状态晶格(State Lattice)的路径规划(附ROS C++/Python仿真)
FRIGIDWINTER的博客
05-26 5314
本文从状态空间采样和控制空间采样的概念出发，图解状态晶格State Lattice路径规划算法的原理——运动基元生成、运动学约束启发式、路径耗散函数设计等，并提供ROS C++和Python实现加深理解
Apollo学习笔记（13）Lattice Planner与OBVP问题
qq_24649627的博客
11-29 2097
本文是学习了深蓝科技相关课程与阅读了相关文献后，整理所得。 论文为A computationally efficient motio primitive for quadrocopter trajectory generation。 Lattice Planner算法的根本目标就是从车辆当前的位置，结合地图、定位、障碍物等信息，通过采样并搜索出一条设定的目标 cost function 值最小的一组坐标。这就和BVP问题很相像了，都是知道起始状态信息和最终信息（部分也可以），求解出满足要求的多阶曲线。如.
针对移动机器人的Lattice Planner -- 原理篇(剖析论文，详细学习了state lattice planner)
苏大侠的博客
04-02 1674
Lattice plan只适合于那些有一定限制的机器人，比如阿克曼小车之类的，但是对于无人机或具有全向底盘的AGV等，则不合适，因为制定heading的方向对于全自由度的机器人显然没什么意义，反而大大牺牲了机器人的灵活性。
路径规划算法——状态栅格规划器(State Lattice Planner)
space_dandy的博客
03-05 7417
状态栅格规划器(State Lattice Planner)是一种基于采样的满足动力学约束的路径规划算法。 1. 为什么需要建立运动学模型 传统的路径规划包括前端的路径搜索和后端的轨迹优化两部分。 以上图无人机的路径规划为例，紫色实线为没有动力学约束的条件下搜索的轨迹，考虑到无人机实际运动的速度、加速度等动力学约束， 实际轨迹优化后规划的运动轨迹如紫色虚线所示；而在满足动力学约束的条件下，搜索的路径和优化的轨迹分别如绿色实线和虚线所示，可以看出，绿色路径更为合理。 2. 状态栅格规划器的基本思想 A*
Lattice Planner规划算法
10-24
Lattice Planner规划算法 Lattice算法隶属于规划模块。规划模块以预测模块、routing模块、高精地图和定位的结果作为输入，通过算法，输出一条平稳、舒适、安全的轨迹，交给控制模块去执行。 pdf文档
Apollo 8.0 Lattice-Planner算法详解：决策规划与路径规划的技术剖析及代码实现
最新发布
08-01
内容概要：本文深入探讨了Apollo 8.0 中的Lattice-Planner算法，涵盖决策规划、路径规划和采样算法。Lattice-Planner算法通过离散化网格进行高效的路径搜索和优化，适用于复杂道路网络和障碍物环境。文中详细解释了...
自动驾驶路径规划中Apollo 8.0 Lattice-Planner算法详解及其代码实现
04-10
内容概要：本文详细介绍了Apollo 8.0版本中Lattice-Planner算法的工作原理和技术细节。首先解释了路径规划的基本概念，特别是采样算法的作用。接着深入探讨了Lattice-Planner的具体实现步骤，包括横向和纵向轨迹的...
行业分类-电子-Lattice+symmetry控制电路电子开关的说明分析.rar
09-25
在"行业分类-电子政务-Lattice+symmetry控制电路电子开关.pdf"这份文档中，很可能是详细介绍了Lattice Symmetry控制电路在电子政务领域的具体应用，包括可能涉及的数据中心管理、通信网络和信息安全等方面。...
动力学约束下的运动规划算法——状态栅格规划器(State Lattice Planner)
慕羽★的博客
09-04 2571
A*、RRT等算法建立的用于路径搜索的图模型是不考虑机器人的动力学约束的，其构建的图模型的两个相邻节点之间的路径可能是不可行的，或者很难被机器人跟踪的，现在我们想要使得图中相邻两个节点间的连接是一种满足动力学约束的可行的连接，那么如何构建一个这样的图呢？ 构建这样的图通常有两种方法：第一种是基于控制空间的采样（正向方法）
【路径规划】状态格算法 State Lattices Algorithm
NEO's NOTEBOOK
05-07 4327
EFFICIENT CONSTRAINED PATH PLANNING VIA SEARCH IN STATE LATTICES Mihail Pivtoraiko and Alonzo Kelly 目录EFFICIENT CONSTRAINED PATH PLANNING VIA SEARCH IN STATE LATTICES1. 逆路径生成问题2. 状态格状态格的规律性3. 准备工作：路...
两类边界条件的OBVP求解方法
m0_51238303的博客
03-09 2349
问题描述 OBVP 即 optimal bundary value problem，是特殊的 BVP， BVP 问题其实就是解决 state sampled lattice planning 的基本操作方法。 常见的应用案例如：给定初始位置和终点位置，求连接两点的多阶曲线方程。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JF6tFwKa-1646822587710)(picture/01 simple obvp.png)] 已知边界条件如下 Position
基于满足动力学约束下的路径规划(State Lattice Planning,Kinodynamic-RRT*)
秃头队长
03-19 4533
总结课程《深蓝学院移动机器人路径规划》 Kinodynamic : Kinematic + Dynamic 1.State Lattice Planning 汽车质点模型不满足动力学约束，需要满足两点之间是可行的运动连接。 1.离散机器人控制空间 2.离散机器人状态空间 考虑动力学约束后，建立一个机器人模型，由状态和输入描述。S˙=f(s,u)\dot{S}=f(s,u)S˙=f(s,u) 当给系统不同的输入，持续一定的时间T。（离散机器人控制空间） （没有任务导向性，效率相对低。） 当选择两个状态.
state lattice planner 调试效果和思路分析
jucat的博客
11-09 361
state lattice planner 状态晶格规划调试和源码思路分析
OBVP问题
qq_44686976的博客
05-16 3120
解决OBVP问题 末速度不确定 推导 执行效果1 执行效果2 末速度不确定 解决OBVP问题时，当末速度没有给定时需要分情况讨论，一种是末速度给定，另一种是末速度没有给定，我们假定末速度为零。 推导 对于解OBVP问题的目标函数J，含有一个隐式的约束，即T>0,我们可以手动推出J的方程和J的导数，当然大多数情况下计算过于复杂，浪费时间不说还容易算错，因此大多借助matlab计算方程得到导数的方程后，可以利用多项式伴随矩阵解出特征值，得到导数方程的根。会调用eigen库来求解伴随矩阵特征值也是可以的。如
动力学约束下State Lattice planner
weixin_44924725的博客
03-29 1434
动力学约束的概念首先，我们要知道为什么需要Kinodynamic Planning（动力学约束下的规划）？因为我们虽然在后端有轨迹的优化，有如下的原因必须Kinodynamic Planning：其一，如果规划出的轨迹是满足最小化损失的，轨迹不一定适合机器人去执行，非常的反直觉，比如下图的紫色实线的轨迹虽然是最小化损失函数的，它显然不适合机器人去执行，而绿色的虚线是Kinodynamic Planning的结果，轨迹优化后得到的绿色实线是比较适合机器人执行的路径；
state lattice planner matlab
01-03
在Matlab中，我们可以使用state lattice planner来实现路径规划算法。 State lattice planner的基本原理是将机器人的运动状态表示为一个格点的网络，每个格点都代表了机器人可能的运动状态。然后，通过搜索网络中的...
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