自动驾驶算法A星算法简介

尹成学院 2023-01-13 01:37:57

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路径规划与轨迹跟踪联合仿真系统：含A星算法、运动学建模及纯路径跟踪算法,该仿真主要应用于路径规划和轨迹跟踪的研究。主要有五个文件（内部包含3个算法，两个仿真），1.A星算法自动生成避障的最短路径，2.两轮小车及其四轮小车的运动学建模3.纯路径跟踪算法，包括预锚点的选择算法。每个算法都可以独立运行，且五个文件可以联合仿真。即利用A星算法生成环境路径，让小车自动跟随路径，实现整体意义上的自动驾驶! ,仿真应用;路径规划;轨迹跟踪;A星算法;避障路径;两轮小车;四轮小车;运动学建模;纯路径跟踪算法;联合仿真;自动驾驶,五算法联合仿真：自动驾驶路径规划与轨迹跟踪研究

自动驾驶是当前学界、业界热点，华为、小米、大疆、理想、蔚来、小鹏、吉利纷纷步入自动驾驶算法研究热潮中。经典的路径规划算法是其算法基础，值得细细琢磨，深入研究并掌握算法精髓。下面用列举了常见路径规划算法，并用python进行了实现。 A星算法 (A*) 混合A星算法 (Hybrid A*) 迪杰斯特拉搜索算法 (Dijkstra) Dijkstra.py 贪婪最佳优先搜索算法 (Greedy Best First Search, GBFS) 广度优先搜索算法 (Breadth First Search, BFS) 深度优先搜索算法 (Depth First Search, DFS)

本篇博客开启了一个新的系列——自动驾驶决策规划算法。文章首先介绍了自动驾驶的六个级别划分，并解释了级别划分的依据。接着，通过类比人的大脑、小脑和感官，阐述了决策规划模块在自动驾驶系统中的核心地位。文章详细讲解了决策规划算法模块的三大构成：导航规划、行为规划和运动规划，并指出了各自的特点。最后，概述了本系列博客的目录和大纲，以及仿真环境，为读者提供了学习自动驾驶决策规划算法的清晰路径。欢迎感兴趣的读者持续关注，共同探索自动驾驶技术的前沿领域。

本文参考论文：https://ai.stanford.edu/~ddolgov/papers/dolgov_gpp_stair08.pdf 这篇文章是基于经典A*算法与reeds-shepp曲线的，不清楚的读者请参考【自动驾驶轨迹规划5之A*算法】_无意2121的博客-CSDN博客【自动驾驶轨迹规划之dubins曲线与reeds-shepp曲线】_无意2121的博客-CSDN博客目录 1 hybrid A* 算法创新点 1.1 搜索方式 1.2 车辆运动学模型 1.3 reeds-shepp曲

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