HybridA*与RS联合,生成的路径虽然可以满足车辆的运动特性,但却并不能筛查路径是否无碰撞。 一、碰撞检测的思路 1、通过检测障碍物栅格来进行碰撞检测 这是A*中应用的方法,通过扩展时检查栅格地图的0、1标记,将障碍物栅格的代价置为inf,这样可以避免路径碰撞,HybridA*的扩展过程也可以用此方法检测,但是要做区别。 A*中物体仅表示一个点,只占据一个栅格,而车辆的车身是有面积的,在栅格地
一、HybridA*整体思路流程 HybridA*算法的搜路逻辑与A*算法一致,遵循以下流程: 1、从起点开始,扩展栅格(A*是直线扩展到周围的8个栅格的中心点,HybridA*是符合车辆动力学的弧线扩展,扩展一定的距离,且到达的点不一定是栅格中心) 2、计算扩展时的cost,记为H(已行走的),计算扩展点到终点的预估cost,记为G,利用F = H + G,选取F最小的扩展点作为最终的扩展方向(
归一化后,RS曲线的起点必定在车辆坐标系原点,终点转换至车辆坐标系后,剩下的就是求解起点A到终点B的路径。 另外,由于归一化,已知条件还有一条,就是半径必定是1;上一节说到,RS曲线共有48种曲线类型,通过对称性,不用写48种计算公式,只需要编写9种(可能没数对,但意思正确)。 至此,RS变成了在车辆坐标系下,已知起点,终点,旋转半径长度,固定曲线类型,而求解路径长度的平面几何计算题; 由于已经预
利用A*算法,计算出costmap后,则开始应用HybridA*算法。 A*算法中cost函数的计算公式为F = G + H,其中H采用的是欧式距离,实质就是应用勾股定理计算两个栅格中心点的距离;G就是从起点走到当前栅格的距离。 HybridA*算法cost函数计算公式与A*相同,只是H由欧式距离换成了RS曲线的长度,G值从单纯的距离换成了多个cost之和,比如换挡的cost,方向盘转动的cost
一、自动泊车代码整体思路 自动泊车代码主要应用三种算法,A*,HybridA*,RS曲线,整体思路较简单,其调用结构为 1、先应用A*算法,生成costmap地图,此地图表示每个栅格到终点栅格的cost值,用于HybridA*中,指引扩展点的搜索方向,往cost小的方向扩展 2、调用HybridA*算法,RS曲线作为HybridA*的启发函数,命中终点后,通过碰撞检测检查扩展路径和RS路径有无碰撞
一、A*与HybridA*路径区别 基于A*算法的原理,可以总结出以下信息: 路径规划就是在栅格地图下,已知起点、终点的栅格坐标,通过计算每个栅格(已行走的距离H+预估距离G)的和F,来确定每个栅格周围八个栅格的F值,然后选取最小F的栅格来扩展,直到扩展至目标终点,然后回溯走过的栅格,进而生成路径。 然而A*算法对于车辆来说,有个重要缺陷。如下图所示
在转往自动驾驶的道路上,我遇到了三个问题: 1、学习路线问题:不知道学什么,不知道学习顺序,或者是感觉要学的太多,战线被拉得很长,往往学着A,却发现B是基础,就转而学B,最后感觉什么都没有学; 2、学习资料问题:资料太多,不知道该看哪个,又或者没有找到很通透的资料。 在这两个问题上纠结很久,最终也没有多少进步,后来让我感觉有所收获的,反而是深入一个具体实例,完整的复现
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一个实例了解自动驾驶路径规划 —— (七)泊车算法:碰撞检测及HybridA*代码解析
一个实例了解自动驾驶路径规划 —— (六)自动泊车代码中HybridA*算法的应用
一个实例了解自动驾驶路径规划 —— (五)HybridA*算法中RS曲线详解(二)
一个实例了解自动驾驶路径规划 —— (四)HybridA*算法中RS曲线详解
一个实例了解自动驾驶路径规划 —— (三)自动泊车代码整体思路及A*部分解析
一个实例了解自动驾驶路径规划 —— (二)泊车算法:A*与HybridA*差异及entrypoint解析
一个实例了解自动驾驶路径规划 —— (一)自动泊车实例介绍及A*算法代码分享
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