开源自动驾驶轨迹规划
文章阐述了关于开源自动驾驶轨迹规划，以及自动驾驶开源代码的信息，欢迎批评指正。
简述信息一览：
- 1、【自动驾驶】运动规划丨轨迹规划丨Frenet坐标转换
- 2、路径规划该如何入门?
- 3、【自动驾驶】运动规划丨轨迹规划丨贝塞尔Bezier曲线
- 4、正交配置法求轨迹优化问题的数值解
- 5、轨迹规划与运动规划区别是什么?
- 6、基于时空语义走廊的复杂城市环境中无人车轨迹规划方法
【自动驾驶】运动规划丨轨迹规划丨Frenet坐标转换
在Frenet坐标系中，以车辆自身为原点，建立纵、横坐标轴，简化问题描述，使车辆行驶和控制更为直观。技术优点：道路条件：适应自动驾驶中的弯道规划。数据处理：降维处理地图数据，提高计算效率。控制需求：Frenet坐标系简化问题，输出参数给控制层。
获取参考线并将其转换为PathPoint格式。计算初始规划点在参考线上的匹配点，并将其转换为Frenet坐标系中的初始状态。决策解析与目标规划：解析决策结果，获取规划目标。基于这些目标，开始生成纵向和横向的1D轨迹束。轨迹生成：纵向轨迹簇生成：输入包括Init_s等参数，以及ST图、预测数据等信息。
自动驾驶中的车辆运动在笛卡尔坐标系和Frenet坐标系之间转换是关键。在笛卡尔系统中，车辆运动通过航向角[公式]和曲率[公式]描述，而在Frenet坐标（S-L坐标）下，车辆运动则用[公式]表示，其中下标[公式]和[公式]分别代表车辆和参考点，对时间求导用点表示，对自变量求导用撇表示。
路径规划该如何入门?
1、入门路径规划，首先需掌握开源经典算法。车辆、机器人、无人机、无人船等使用路径规划算法相似，可先阅读原文，再深入源码学习。路径规划作为决策层重要组成部分，过去几十年内研究重点。通常分为全局、局部规划与静态、动态规划。
2、推荐开源项目 CppRobotics，以供学习与参考。入门路径规划领域时，应结合工程、理论与视野的深入理解，全面掌握算法内容与原理，了解其在科研与企业应用中的实际案例。小结，路径规划概述了当前方法，但具体学习与应用需根据实际需求进行重点掌握。
3、本次实验主要围绕在ROS平台上使用C++实现A*算法，并在rviz上进行二维可视化路径规划展开。为了完成整个实验，首先假设我们已有一张map，将其导入rviz中以获得地图数据，并通过插件获取起点和终点坐标进行路径规划，最终通过path话题在rviz上显示路径。
4、Frenet坐标系是自动驾驶规划控制入门的基石，对自动驾驶技术的发展具有重要意义。综上所述，Frenet坐标系在自动驾驶技术中发挥着重要作用，而非导致“混乱”的源头。它提供了直观的道路表达和简化的路径规划方法，是自动驾驶技术发展的重要基石。
5、操作技巧： 简洁路径：确保起点和终点之间的路径尽可能简洁，以提高效率。 利用小人脚步：当小人的脚步触及到绳索时，就能将其牵动，利用这一特性进行路径规划。 注意事项： 本关卡是这种类型的入门级尝试，旨在帮助玩家熟悉新的游戏机制。
【自动驾驶】运动规划丨轨迹规划丨贝塞尔Bezier曲线
1、在道路轨迹生成中，使用三阶贝塞尔曲线。设定起点P0、终点P3，通过车辆约束条件计算中间两点PP2。以目标车辆中心点坐标为起点，目标点为终点，约束点方向沿车辆航向。车辆运动路径必须连续，确保一阶导数连续性。利用PP2点，分别沿起点航向前移、终点航向后移一定距离d，以适应换道和转弯时道路结构约束。
2、路径规划：样条曲线用于规划自动驾驶车辆的行驶路径，提供连续、平滑的行为指引。参照线生成：在自动驾驶系统中，样条曲线可作为参照线，帮助车辆保持预定路线。样条曲线的类型 三次样条：具有特定的导数约束，确保曲线的自然光滑。
3、常见的样条类型包括三次样条和基于贝塞尔曲线的样条形式。自然三次样条曲线具有特定的导数约束以确保曲线的自然光滑，而贝塞尔曲线则是通过端点控制点直接定义曲线形状。basis spline则是一个特别的样条形式，它通过基础函数构建曲线，更便于计算机数值计算。
4、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。
5、或者使用三次B样条、四阶贝塞尔曲线和五次多项式进行更精细的拟合。运动规划则将路径规划转化为横向和纵向的控制问题，横向规划优化轨迹形状，纵向规划则涉及速度分配，通常通过QP问题的求解，确保遵循交通规则和安全距离。总的来说，自动驾驶的路径规划是一个综合了环境感知、决策优化和控制策略的复杂过程。
正交配置法求轨迹优化问题的数值解
1、总结：正交配置法通过将动力学方程离散化，并将轨迹优化问题转化为非线性规划问题来求解。这一过程涉及配置点的选择、非线性规划问题的构建和求解等关键步骤。通过代码实现和验证，可以获得满足约束条件且目标函数最优的数值解，即最优轨迹。
2、通过正交配置法，我们可以将动力学方程离散化，进而求得最优控制问题的数值解。这一过程涉及到代码实现，可以利用Python等编程语言配合非线性规划求解平台（如casadi）和求解器（如IPOPT）来完成。代码的开源版本允许用户参考和学习实现细节，从而深入理解最优控制方法在自动驾驶轨迹规划中的应用。
3、正交配置法，也被称为加权余项法的一种，其核心理念在于通过构造一组正交函数系列，来逼近并求解线性与非线性常微分方程组，甚至是偏微分方程组的初值和边界问题。这种方法在处理非线性问题上表现卓越，相较于传统的差分法，它展现出显著的优势，主要体现在计算精度的提升和稳定性增强上。
轨迹规划与运动规划区别是什么?
1、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。
2、定义不同：轨迹是指机器人在运动过程中实际所经过的路径，而路径是指机器人运动的规划路径，是一条抽象的线段。目标不同：轨迹规划的目标是生成一条机器人可以实际运动的路径，使机器人能够在运动过程中保持平稳、准确和高效。
3、运动规划主要分为路径规划（path planning）与轨迹生成（trajectory generation）两大板块。路径规划的目的是寻找到无干涉且能完成任务的路径点，而轨迹生成则是一系列连续运动的参考点，这些点将由控制器驱动机器人运动。路径规划涉及找到一系列要经过的路径点，这些点可以是空间中的位置或是关节角度。
4、简单的说运动规划可以分为路径规划和轨迹生成两部分。路径规划的目的是找到无干涉，并能完成任务的路径点。而轨迹生成一系列运动连续的参考点，以发送到控制器驱动机器人运动。
5、技术背景 自动驾驶开发中的轨迹规划需要处理复杂的高维优化问题，但往往无法快速得到最优轨迹，因此提高计算效率成为关键点。笛卡尔坐标系 在车辆定位上，笛卡尔坐标系存在局限，无法明确道路位置、行驶距离以及车道偏离情况，不利于自动驾驶。技术缺点：道路条件：道路具有弯曲性，笛卡尔坐标系难以适应。
基于时空语义走廊的复杂城市环境中无人车轨迹规划方法
1、在复杂城市环境中，自动驾驶车辆的轨迹规划面临诸多语义挑战，如动态约束、交通信号和速度限制。本文提出时空语义走廊（SSC）结构，以抽象层次处理这些元素，通过立方体无碰撞连接构建。轨迹生成转化为二次规划问题，SSC的统一表示允许适应各种语义元素组合。SSC关键在于对语义元素的时空抽象，如障碍和约束，表现为时空障碍立方体。
2、在复杂城市环境中，自动驾驶汽车的安全轨迹规划面临诸多挑战，包括动态代理、交通信号和速度限制等语义元素。传统方法可能无法有效处理这些元素间的组合影响。本文创新地提出了时空联合规划（SSC planner），一种统一的时空语义走廊结构，用于抽象和处理各种语义元素。
3、核心思想：通过学习训练数据中的动态模式进行预测。技术实现：可能涉及机器学习算法，如神经网络等，通过学习历史轨迹数据来预测未来轨迹。应用场景：广泛应用于行人轨迹预测、车辆轨迹预测等领域。基于规划的方法：核心思想：结合运动目标和环境信息推断长期路径。
4、Waymo通过高精地图与传感器的实时信息相结合，为车辆提供语义环境。其他道路使用者的行为通常很复杂，并且很难用一组基于地图的交通规则来描述，因为驾驶模式在不同位置之间会有所不同，并且其他道路使用者可能会违反这些规则。所以，需要通过机器学习来使系统学习新的行为类型来建模并降低这种复杂性。
5、轨迹预测的建模方法可分为三类：基于物理模型、基于运动模式和基于规划。基于物理模型的方法利用动力学或运动学模型预测目标状态，基于运动模式的方法通过学习训练数据中的动态模式进行预测，基于规划的方法结合运动目标和环境信息推断长期路径。
关于开源自动驾驶轨迹规划，以及自动驾驶开源代码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。
