# parking
此程序用于学习自动泊车,主要使用混合A*算法和数值优化的方法做自动停车
程序目前只关注一个周期的轨迹规划
1.参考apllo的混合A*算法生成初始路径
2.根据行车隧道思想编写行车隧道算法
3.利用IPOPT 和ADOLC对优化问题进行求解
4.所有的数据通过matplotcpp进行图形绘制
5.程序经过初步调试,测试结果如下图所示:
![HybirdAstarAndNLP](https://user-images.githubusercontent.com/54465004/196306792-24c2b755-c23c-45a7-90ae-dac78567ebb3.png)
![HybirdAstarAndNLP-侧方停车](https://user-images.githubusercontent.com/54465004/198972564-0e770c82-38e7-4df6-8041-97ff2d2fa62b.png)
![HybirdAstarAndNLP-倒车入库](https://user-images.githubusercontent.com/54465004/198972574-2d754c6a-8e1a-4065-80cb-222c39f0344f.png)
202201107
1.增加了apollo TDR-OBCA算法测试对比。
2.增加了速度优化方法,使用了分段加加速度的优化方法
![relax_end_slack2](https://user-images.githubusercontent.com/54465004/200247486-61d8154f-4fe0-46c8-93be-641eec5b73bf.png)
![relax_end_slack-v2](https://user-images.githubusercontent.com/54465004/200247499-bcb33b69-ca52-48bc-85fb-788945576d1e.png)
有待进一步研究:
1.详细的参数对比,包括运行效率,速度平滑性,控制平滑性,完成时间等
2.离散点的时间分配问题
3.搭建ros的测试环境,封装为ros包,以增强其通用性
4.参数对曲线的影响有待进行调参测试
5.此方法是将对混合A*的所有点进行优化,需要对采用关键路标点,点与点之间使用曲线连接,对曲线优化的方法进行研究对比。
参考借鉴:
百度apollo
湖南大学李柏《自动驾驶决策规划技术理论与实践》
浙江大学高飞移动机器人运动规划的知识
声明:仅仅作为个人学习使用
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基于C++开发的自动泊车算法+混合A*障碍物约束转化为行车走廊约束的优化+apollo TDR-OBCA的比较+源码+文档,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: 此程序用于学习自动泊车,主要使用混合A*算法和数值优化的方法做自动停车 程序目前只关注一个周期的轨迹规划 1.参考apllo的混合A*算法生成初始路径 2.根据行车隧道思想编写行车隧道算法 3.利用IPOPT 和ADOLC对优化问题进行求解 4.所有的数据通过matplotcpp进行图形绘制 5.程序经过初步调试,测试结果如下图所示:
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基于C++开发的自动泊车算法+混合A*障碍物约束转化为行车走廊约束的优化+apollo TDR-OBCA的比较+源码+文档(毕设 (103个子文件)
distance_approach_ipopt_interface.cc 63KB
distance_approach_ipopt_corridor_interface.cc 59KB
reeds_shepp_path.cc 42KB
distance_approach_ipopt_relax_end_slack_interface.cc 38KB
distance_approach_ipopt_relax_end_interface.cc 37KB
apollo_trajectory_optimizer.cc 33KB
hybrid_a_star.cc 32KB
iterative_anchoring_smoother.cc 31KB
polygon2d.cc 20KB
dual_variable_warm_start_osqp_interface.cc 16KB
open_space_trajectory_optimizer.cc 15KB
construct_driving_corridor.cc 13KB
box2d.cc 13KB
piecewise_jerk_problem.cc 12KB
minimum_jerk_problem.cc 11KB
grid_search.cc 10KB
path_data.cc 9KB
distance_approach_apollo_problem.cc 9KB
distance_approach_problem.cc 7KB
apollo_parking.cc 7KB
line_segment2d.cc 7KB
open_space_map.cc 6KB
piecewise_jerk_speed_problem.cc 5KB
main.cc 5KB
aabox2d.cc 5KB
speed_data.cc 5KB
discretized_trajectory.cc 4KB
linear_interpolation.cc 4KB
node3d.cc 4KB
vec2d.cc 4KB
math_utils.cc 3KB
dual_variable_warm_start_problem.cc 3KB
corridor_test.cc 3KB
frenet_frame_path.cc 3KB
open_space_roi_deal.cc 3KB
discretized_path.cc 2KB
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open_space_trajectory_optimizer_config.cc 350B
matplotlibcpp.h 97KB
polygon2d.h 12KB
box2d.h 11KB
distance_approach_ipopt_corridor_interface.h 9KB
distance_approach_ipopt_relax_end_slack_interface.h 8KB
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distance_approach_ipopt_interface.h 8KB
line_segment2d.h 8KB
math_utils.h 7KB
aabox2d.h 6KB
open_space_trajectory_optimizer.h 6KB
hybrid_a_star.h 6KB
reeds_shepp_path.h 6KB
piecewise_jerk_problem.h 5KB
grid_search.h 5KB
planner_open_space_config.h 5KB
path_data.h 5KB
distance_approach_interface.h 4KB
pnc_point.h 4KB
iterative_anchoring_smoother.h 4KB
node3d.h 4KB
vec2d.h 4KB
open_space_map.h 3KB
dual_variable_warm_start_osqp_interface.h 3KB
linear_interpolation.h 3KB
construct_driving_corridor.h 3KB
vehicle_config.h 3KB
point_factory.h 3KB
discretized_trajectory.h 3KB
distance_approach_apollo_problem.h 2KB
piecewise_jerk_speed_problem.h 2KB
distance_approach_problem.h 2KB
minimum_jerk_problem.h 2KB
ADCTrajectory.h 2KB
frenet_frame_path.h 2KB
dual_variable_warm_start_problem.h 2KB
speed_data.h 2KB
publishable_trajectory.h 2KB
discretized_path.h 1KB
open_space_roi_deal.h 514B
open_space_trajectory_optimizer_config.h 335B
vehicle_config_helper.h 0B
LICENSE 1KB
README.md 2KB
SECURITY.md 619B
ADOLC-Taylors_3.tap 16.21MB
ADOLC-Taylors_3.tap 14.15MB
ADOLC-Taylors_3.tap 13.14MB
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CMakeLists.txt 766B
CMakeLists.txt 744B
CMakeLists.txt 679B
CMakeLists.txt 672B
CMakeLists.txt 621B
CMakeLists.txt 509B
CMakeLists.txt 446B
CMakeLists.txt 310B
CMakeLists.txt 73B
CMakeLists.txt 34B
CMakeLists.txt 0B
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