自动驾驶路径与规划
简述信息一览：
汽车自动驾驶路径规划有哪些特点
汽车自动驾驶路径规划是基于AI设定的，与人类驾驶者不同的，所有路径规划都是基于一个原始逻辑，所以自动驾驶的的路径规划特点就是统一逻辑。
精度不同：自动驾驶***用高精度地图，输出基于车辆的序列给行为决策功能模块，无需满足人机界面的输出要求，普通的导航系统***用普通精度的电子地图，输出的路径规划结果将作为驾驶路径的建议，并通过人机界面呈现给驾驶人员。
智能网联汽车自动驾驶系统需要根据实时的交通状况，以实现安全、高效的驾驶。而普通导航系统一般提供固定的路径规划，无法根据实时情况进行调整。智能网联汽车自动驾驶系统需要处理更多的复杂情况，需要根据实时信息调整路径规划决策，以确保安全和效率。而普通导航系统主要考虑较为简单的导航情况。
自动驾驶中的路径规划是导航系统的核心环节，它涉及车辆从起点到终点的高效路线选择。这个过程依赖于交通预测模块，输入包括道路静态信息（如车道线、曲率、障碍物）和动态信息（如其他车辆的动态数据），输出则是优化后的行驶路径和时间信息。
自动驾驶的全局路径规划，Routing扮演核心角色，它在导航规划中处于关键层面上。Routing接收高精地图信息和起点终点位置，生成路线信息，其搜索范围广泛，从几公里到几百公里，类似于传统地图导航，属于宏观层面的规划。
避障规划又叫局部路径规划，又可叫动态路径规划，也可以叫即时导航规划。
汽车自动驾驶路径规划和局部规划的含义及区别是什么?
首先来说明三个概念，路径规划、避障规划、轨迹规划。路径规划通常指全局的路径规划，也可以叫全局导航规划，从出发点到目标点之间的纯几何路径规划，无关时间序列，无关车辆动力学。避障规划又叫局部路径规划，又可叫动态路径规划，也可以叫即时导航规划。
路径规划被分为全局路径规划和局部路径规划。全局路径规划在拥有完整环境信息的情况下进行，而局部路径规划则实时收集环境信息，确定当前位置及周围障碍物分布，以找到从当前结点到目标结点的最优路径。
而局部路径规划则是在对环境局部未知或完全未知时，通过传感器为自动驾驶系统提供有用的信息确定障碍物和目标点的位置，并规划起始点到目标点的最优化路径。
而局部路径规划则对环境局部未知或完全未知，通过传感器为自动驾驶提供有用的信息确定障碍物和目标点的位置，并规划起始点到目标点的最优化路径。
自动驾驶汽车的四个核心组成部分：感知技术、决策技术、路径规划技术以及运动控制技术。 感知技术：这一技术是自动驾驶汽车对周围环境进行感知的基础，它涉及到对环境信息和车内信息的***集与处理。
在自动化领域，轨迹规划与运动规划是两个紧密相关但又有所区别的概念。它们都是在给定环境、机器人模型、约束条件等参数下，为机器人确定从当前位置到目标位置的路径或行为。轨迹规划，其输出是一个带有时间信息的路径，强调的是时间敏感性。
自动驾驶路径规划几大常用算法对***析
**Dijkstra算法**：由Edsger W. Dijkstra于1956年提出，用于寻找图形中节点间的最短路径。通过贪心策略，每次选择距离起点最近且未访问过的节点进行扩展。优点是如果最优路径存在，一定能找到。缺点是计算效率较低，可能适用于负边权重图。
路径规划算法可分为四大类：基于***样的算法（如 PRM、RRT）、基于搜索的算法（如 A*、D*）、基于插值拟合的轨迹生成算法（如 β样条曲线）、以及用于局部路径规划的最优控制算法（如 MPC）。本文将按照上述顺序逐一讲解。
首先，Dijkstra算法***用贪心策略，通过每次选择与当前节点距离最近的子节点，逐步逼近最短路径。A*算法则结合了贪心和启发式搜索，利用目标点的估计距离，优化搜索过程，f值等于实际距离加估计距离。D*算法作为反向增量式搜索，从目标点出发，遇到障碍时根据已有信息动态规划。
A*算法是用于路径规划的一种图形搜索算法，结合了广度优先搜索和Dijkstra算法与最佳优先算法的特点。从起点开始，A*算法不断估计并计算周围相邻点的成本，选择成本最小的节点进行扩展，直至找到终点。
LQR算法在自动驾驶中常用于NOP、TJA、LCC等功能的横向控制，通过分析几种典型工况下的轨迹跟踪效果，包括正常变道、转弯以及轴距对控制效果的影响，进一步验证了算法的适用性和有效性。
关于自动驾驶路径与规划，以及自动驾驶路径规划与控制的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
