智駕算法是如何實現(xiàn)自動駕駛中的路徑規(guī)劃的?

智駕算法實現(xiàn)自動駕駛中的路徑規(guī)劃,需經(jīng)目標設(shè)定、環(huán)境感知、預(yù)測與決策、容錯處理和實時調(diào)整等多個步驟。首先明確目標位置與路線,接著依靠傳感器收集環(huán)境數(shù)據(jù),再據(jù)此預(yù)測其他道路使用者行為并搜索最優(yōu)路徑,同時制定冗余和回退策略。在行駛中,根據(jù)車輛狀態(tài)與環(huán)境變化動態(tài)調(diào)整路徑,以此保障車輛安全、高效地從起點駛向終點 。

在路徑規(guī)劃里,又分為全局規(guī)劃和局部規(guī)劃。全局規(guī)劃就像是一場旅行的整體路線規(guī)劃,適用于長距離導(dǎo)航,能夠為車輛繪制出從起點到終點的大致走向。像 A*、Hybrid A* 這類典型算法,就常用于此。它們能夠根據(jù)地圖信息等,找到一條相對合理的長距離路徑。

而局部規(guī)劃則像是旅行途中遇到突發(fā)狀況時的靈活調(diào)整。在實時行駛過程中,車輛會面臨各種動態(tài)場景,比如突然出現(xiàn)的障礙物等。這時,Lattice Planner、EM Planner 等方法就發(fā)揮作用了。Lattice Planner 采用預(yù)設(shè)動作模式庫,減少了計算負擔,很適合重復(fù)性任務(wù);EM Planner 融合多種傳感器數(shù)據(jù),引入最大化機制,讓路徑規(guī)劃更具魯棒性和準確性。在局部規(guī)劃中,還涉及 Frenet 坐標系、軌跡生成、碰撞檢測、代價評估等關(guān)鍵步驟,以此確保車輛在復(fù)雜動態(tài)環(huán)境中也能安全行駛。

此外,智駕算法的路徑規(guī)劃還有很多前沿方向,比如強化學習,通過智能體與環(huán)境不斷交互學習,優(yōu)化路徑規(guī)劃策略;時空聯(lián)合規(guī)劃則從時間和空間兩個維度綜合考慮,讓路徑規(guī)劃更加精準。路徑規(guī)劃作為自動駕駛的核心環(huán)節(jié),綜合運用多種算法和策略,從全局到局部,從傳統(tǒng)方法到前沿探索,不斷優(yōu)化提升,致力于為自動駕駛車輛打造安全、高效的行駛路徑,推動自動駕駛技術(shù)邁向新的高度。

特別聲明:本內(nèi)容來自用戶發(fā)表,不代表太平洋汽車的觀點和立場。

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