技术标签: 路径规划
Planning实际上是基于路线规划模块规划出全局的路线之后,为车辆寻找一条符合车辆运动学模型原理,并且能够躲避动态或者静态障碍点,符合各种交通信息限制的路点。
一般说来,Planning包括下面三个层次:
为了直观的认识路径规划相关内容,可以用下面图示来解释一下:
图a:
灰色的点是路点,path planning的作用就是按照路点生成一条几何轨迹,同时要考虑到前车以及周边车道、障碍物,生成一条可行的几何路径。
图b:
策略规划的主要作用就是在关键结点要做出合理的决策,比如在前车行进速度慢,需要超车;在路口满足转弯条件需要左转或者右转,或者直行;在路口根据交通灯信息决定等待还是立即转弯。
图c:
图c就是轨迹规划的直观的表达,当转弯的决策已经做出,需要转弯,但是如何转弯,以多大的速度转弯,方向盘转角的规划,左转和右转路径曲率的如何区别的设计,怎样在右转的时候车辆不碰到右边沿,都是轨迹规划需要优化的细节。
下面就按照这三个方面大概的阐述一些planning的方法。
增量式搜索算法就是在之前搜索结果的基础上,重新利用以前的搜索结果来加快搜索速度。
目前比较常见的增量式搜索算法是RRT(Rapidly-exploring Random Tree)和Lattice Planners。
RRT算法就是移动机器人中比较常见的路径规划算法,RRT算法构造一个树的数据结构,通过随机采样去构造几何路径,直到达到目标点。
基本的算法过程如下:
1 Initialise a tree (G) starting from point (x0)
2 Repeat
3 Sample a random configuration xrandom from the configuration space (C)
4 Flag xNEAR the closest point of the initialised tree (G) to
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