自动驾驶车辆路径规划

在自动驾驶领域,轨迹搜索(Trajectory Searching)和轨迹生成(Trajectory Generation)是两个密切相关但有所不同的概念,它们都是自动驾驶车辆规划其行驶路径的关键步骤。

轨迹搜索(Trajectory Searching):

轨迹搜索是指在给定的环境中,根据车辆的当前状态和目标位置,搜索一条可行的行驶路径。这个过程通常涉及到对周围环境的感知和理解,以及对可能的行驶路径的评估。轨迹搜索可以基于预先定义的地图数据、实时传感器输入,或者两者的结合。搜索算法可能会考虑多种因素,如障碍物的位置、道路的形状、交通规则和车辆的动力学约束。轨迹搜索的目的是找到一条满足所有约束条件的路径,使得车辆能够安全、有效地从当前位置移动到目标位置。

轨迹生成(Trajectory Generation):

轨迹生成是指在找到可行路径的基础上,进一步细化路径,生成一系列具体的车辆状态(如位置、速度、加速度等)随时间变化的轨迹。这个过程涉及到对车辆动力学和运动学的精确建模,以及对控制输入(如转向角、油门、刹车等)的计算。轨迹生成的目的是生成一条平滑、连续的轨迹,使得车辆能够按照规划的路径行驶,同时满足舒适性、稳定性和安全性要求。轨迹生成通常需要考虑车辆的物理限制,如最大转向角、加速度限制等,以及确保轨迹在实际操作中是可行的。

总结来说,轨迹搜索和轨迹生成是自动驾驶车辆路径规划的两个重要步骤。轨迹搜索关注于找到一条从起点到终点的可行路径,而轨迹生成则关注于如何精确地生成车辆随时间变化的具体行驶状态,以确保车辆能够沿着规划的路径安全、平稳地行驶。

相关推荐
AI智能观察13 小时前
GEO排名查询监测平台推荐:五款核心工具解析AI搜索时代品牌战略
人工智能·geo·智能营销·geo优化·流量营销·geo工具·geo平台
Luhui Dev13 小时前
HKU CodePlot-CoT 深度解析:视觉推理还是几何推理?
人工智能·几何学
Coding茶水间13 小时前
基于深度学习的番茄叶子病虫害监测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
图像处理·人工智能·python·深度学习·yolo·目标检测
thorn_r13 小时前
RAG系统练手与思考
人工智能·python·机器学习·ai·自然语言处理
AxureMost13 小时前
AI提示词进阶玩法
人工智能·ai
KG_LLM图谱增强大模型13 小时前
MinerU:开源高精度文档内容提取解决方案——为大模型时代构建高质量数据基础设施
人工智能·知识图谱
nudt_qxx13 小时前
CUDA编程模型与硬件执行层级对应关系
linux·人工智能·算法
组合缺一13 小时前
赋予 AI Agent “无限续航”:语义保护型上下文压缩技术解析
人工智能·ai·llm·agent·solon·solon-ai
IRevers14 小时前
【YOLO】YOLO-Master 腾讯轻量级YOLO架构超越YOLO-13(含检测和分割推理)
图像处理·人工智能·pytorch·python·yolo·transformer·边缘计算
AI浩14 小时前
FRBNet:通过频域径向基网络重新审视低光视觉
人工智能