智能汽车路径规划与轨迹跟踪
系列算法精讲及Matlab程序实现
时间：2020/12/28创作者：Ally
2020/12/28
学习课程大纲目录
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路径规划与轨迹跟踪
系列学习视频
全局路径规划
局部路径规划
轨迹跟踪与控制
Dijkstra算法
蚁群算法
动态规划算法
A*算法
多项式曲线法
势场法
贝塞尔曲线
B样条曲线
纯跟踪法
MPC法
Stanley法
PID法
自动驾驶汽车定位-感知-规划-决策-控制概述
2020/12/28
自动驾驶汽车定位-感知-规划-决策-控制概述
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定位
定位，即通过GPS、惯导、
激光雷达等传感器，获取车
辆的位置和航向信息。
绝对定位是指通过GPS实现
，采用双天线，通过卫星获
得车辆在地球上的绝对位置
和航向信息。
相对定位是指根据车辆的初
始位姿，通过惯导、里程计
等传感器获得加速度和角加
速度信息，将其对时间进行
积分，即可得到相对初始位
姿的当前位姿信息。
感知
环境感知，即通过摄像头、激光
雷达、毫米波雷达、超声波雷达
等多种传感器，感知周围的环境
信息和车辆状态信息。
环境信息包括：道路、方向、曲
率、坡度、车道，交通标志，信
号灯；车辆状态信息包括：车辆
的前进速度、加速度、转向角度
、车身位置及姿态等。
多种传感器虽然可以获得丰富、
细致的环境信息，但如何对多种
传感器的信息进行融合统一处理
，
规划
规划是对未来时域、空域的车辆一系
列动作的计划。从涉及的时空大小分
为全局（宏观）路径规划和局部（微
观）路径规划。
全局路径规划指在已知全局地图的情
况下，从车辆当前位置规划出一条到
目的地的全局路径。
局部路径规划指根据环境感知的信息
在换道、转弯、躲避障碍物等情况下
，实时规划出一条安全、平顺、舒适
的行驶路径。，
决策控制
决策控制，包括决策和控制两部分
。
决策，在整个无人驾驶系统中，扮
演者“驾驶员大脑”的角色，根据定
位、感知及路径规划的信息，决定
无人车的形式策略。包括：选取哪
条车道、是否换道、是否跟车行驶
、是否绕行、是否停车等。
控制，主要包括转向、驱动、制动
三方面的控制，执行规划决策模块
下发的期望速度和期望转向角度，
也包括转向灯、喇叭、门窗等的控
制。
