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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五文件集成仿真系统：路径规划与轨迹跟踪的自动驾驶算法研究,路径规划与轨迹跟踪联合仿真系统：涵盖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! ,路径规划;轨迹跟踪;A星算法;避障路径;运动学建模;纯路径跟踪算法;独立运行;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

运动规划算法原理详解与Python仿真实现项目_包含A星算法Dijkstra算法RRT系列算法等经典路径规划方法的数学原理推导可视化演示代码实现以及实际应用案例_旨在为自动驾驶机器.zip

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。

A*算法（A-star algorithm）诞生于1968年，由彼得·哈特（Peter Hart）、尼尔森·尼尔森（Nils Nilsson）和伯特·拉波特（Bertram Raphael）三位计算机科学家提出。它的设计初衷是为了解决路径搜索问题，尤其是通过启发式函数的引导，使得算法能够高效地在图（graph）或网格（grid）结构中找到最优路径。A*算法是人工智能与路径搜索领域中最为经典的图搜索算法之一，因其在许多实际应用中的高效性和灵活性广泛受到关注。

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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