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
大模型任我行5 分钟前
腾讯:Agent视觉隐喻迁移
人工智能·语言模型·自然语言处理·论文笔记
weixin_4481199416 分钟前
Datawhale Easy-Vibe 202602 第1次笔记
人工智能
weixin_5091383430 分钟前
《智能体认知动力学导论》第7章:应用案例
人工智能·智能体·语义空间·认知动力学
子午34 分钟前
【宠物识别系统】Python+深度学习+人工智能+算法模型+图像识别+TensorFlow+2026计算机毕设项目
人工智能·python·深度学习
Jouham35 分钟前
中小微企业AI获客痛点解析:瞬维智能如何用“自动化+精准度”破局
大数据·人工智能·自动化
得一录35 分钟前
AI面试·中档题
人工智能
文艺倾年44 分钟前
【源码精讲+简历包装】LeetcodeRunner—手搓调试器轮子(20W字-下)
java·开发语言·人工智能·语言模型·自然语言处理·大模型·免训练
EchoMind-Henry1 小时前
EchoMindBot:不只是聊天工具,而是你的 AI 超级智能终端
人工智能
技术传感器1 小时前
赋能智慧空间:看本体论如何破解城市更新运营难题
人工智能·深度学习·架构
七夜zippoe1 小时前
TensorFlow 2.x深度实战:从Keras API到自定义训练循环
人工智能·python·tensorflow·keras