問
自動駕駛原理中的路徑規劃是如何進行的?
自動駕駛原理中的路徑規劃,是在環境模型基礎上,從起始點規劃出能安全抵達目標點且無碰撞的有效路徑。其主要涉及建立環境地圖,像度量地圖表示法和拓撲地圖表示法等,將環境劃分為障礙與自由區域。同時,要選擇合適算法,如基于采樣的概率圖算法PRM 、快速隨機擴展樹算法RRT ,以及基于搜索的Dijkstra算法、A*算法等。如此,車輛便能依據規劃路徑實現自動駕駛。
在路徑規劃的具體操作中,環境地圖的建立至關重要。度量地圖表示法里的幾何表示法,能精確描述環境中物體的幾何形狀和位置關系;空間分解法則把空間劃分成一個個小單元,清晰界定障礙與自由區域,為路徑規劃提供基礎框架。拓撲地圖表示法更側重于描述環境的拓撲結構,用節點和邊來表示不同區域及其連接關系,這種方式對于大規模環境的路徑規劃效率較高。
而路徑搜索算法的選擇,則根據不同的場景和需求。基于采樣的路徑規劃算法,如概率圖算法PRM,通過在環境中隨機采樣點并構建圖結構,找到連接起始點和目標點的路徑,適合復雜環境。快速隨機擴展樹算法RRT則以起始點為根節點,不斷隨機擴展樹結構,直到找到目標點,實時性較好。基于搜索的路徑規劃算法里,Dijkstra算法能在靜態環境中找到全局最短路徑,它通過計算每個節點到起始點的距離,逐步擴展搜索范圍。A*算法在Dijkstra算法基礎上加入了對目標點的啟發信息,更適用于動態環境下的實時路徑規劃。
總之,自動駕駛的路徑規劃通過建立精準的環境地圖,結合合適的搜索算法,綜合考慮各種因素,為車輛規劃出安全、高效的行駛路徑,這是實現自動駕駛不可或缺的核心環節,推動著汽車智能化的不斷發展 。
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