【一看就会】Autoware.universe的“规划”部分源码梳理【五十四】(autoware_freespace_planner:自由空间规划器)


前言

书接上文,本篇讲述planning这边的第二十部分——autoware_freespace_planner:自由空间规划器。


二十、autoware_freespace_planner:自由空间规划器

1.功能概述

autoware_freespace_planner是一个自由空间规划器,主要功能:
在有静态/动态障碍物的空间中规划轨迹
基于混合A*搜索算法进行路径规划
生成可执行的单向轨迹(前进或后退)
支持实时重规划

2.关键算法实现

class FreespacePlannerNode : public rclcpp::Node {
public:
// 规划轨迹
void planTrajectory() {
// 获取规划器参数
auto common_param = getPlannerCommonParam();

    // 设置起点和终点
    setPlannerStartAndGoal();
    
    // 执行混合A*搜索
    bool found_path = planner_-&g
### Autoware Universe 规划模块概述 Autoware Universe个开源自动驾驶软件栈,旨在提供灵活且可扩展的解决方案来支持各种级别的自动化驾驶应用。规划模块作为其中的关键组件之,在实现车辆路径决策方面起着至关重要的作用[^1]。 ### 路径规划流程解析 在Autware Universe 中,路径规划过程通常分为全局路径规划和局部路径规划两个阶段: - **全局路径规划**:基于地图数据计算从起点到终点的最佳路线。此部分主要依赖于预先构建的地图信息以及高级别的交通规则理解能力。 - **局部路径规划**:根据实时感知环境调整行驶轨迹,确保安全避障并优化舒适度等性能指标。该环节会综合考虑传感输入(如激光雷达、摄像头)、动态物体预测以及其他外部因素的影响[^2]。 ```cpp // C++ 示例代码片段展示如何初始化全局路径规划 #include "autoware_planning/path_planner.h" int main() { PathPlanner planner; planner.initialize(); } ``` ### 最佳实践建议 为了提高Autoware Universe 规划系统的稳定性和效率,以下是几项推荐做法: - 定期更新高精度地图资料库,保持其最新状态以便更精确地指导全局路径规划工作; - 对不同场景下的参数配置文件进行充分测试与调优,从而适应多变的实际路况条件; - 加强与其他子系统之间的协同作业,比如通过紧密集成感知层输出提升整体反应速度及准确性; - 积极参与社区交流和技术分享活动,借鉴同行经验加速项目迭代进程[^3]。
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