原创 路徑規劃與避障算法(八)---DWA算法流程之四---路徑選擇評價函數

版權聲明:本文爲博主原創文章,原創不易, 轉載請聯繫博主。 本篇博客將重點介紹DWA算法所採用的評價函數中與參考路徑相關的評價函數 評價函數: 軌跡主要依據以下三條準則進行評分,綜合評分後選取分數最小的路徑作爲下一時刻選擇路徑:

原创 路徑規劃與避障算法(四)---車輛Footprint接口定義及數據融合&&ROS自定義消息類型

版權聲明:本文爲博主原創文章,轉載請聯繫博主。https://mp.csdn.net/mdeditor/82948567# 接口概述 車輛Footprint主要表示了車輛在俯視圖中的大小尺寸; 通常設置的數值是根據車輛的實際尺寸

原创 無人車路徑規劃算法---(1)算法體系綜述

版權聲明:本文爲博主原創文章,原創不易, 轉載請聯繫博主。 寫此係列博客的目的,是希望將無人車路徑規劃算法成體系的總結展述出來,同時分享一些常用的算法庫,源代碼,以及與規劃層聯繫緊密的感知層,定位層,控制層的基礎知識,可能編寫跨越

原创 無人車路徑規劃算法---(2)地圖

上一篇博客 "無人車路徑規劃算法—(1)算法體系綜述 " 中介紹了無人車路徑規劃通常採用的"前端生成路徑->後端平滑優化"的pipeline,本文將爲大家介紹路徑規劃算法常用地圖格式,文章主要分爲以下三個模塊: 常用地圖格式

原创 路徑規劃與避障算法(七)---DWA算法流程之三---碰撞檢測評價函數

版權聲明:本文爲博主原創文章,原創不易, 轉載請聯繫博主。 本篇博客主要介紹DWA算法所採用的評價函數中障礙物相關的評價函數 評價函數: 軌跡主要依據以下三條準則進行評分,綜合評分後選取分數最小的路徑作爲下一時刻選擇路徑: O

原创 路徑規劃與避障算法(六)---DWA算法流程之二---自行車模型與路徑採樣空間

版權聲明:本文爲博主原創文章,原創不易, 轉載請聯繫博主。 本篇博客主要介紹如何生成速度採樣空間以及利用車輛運動學模型生成對應的軌跡空間 1.運動學模型 車輛運動學模型與動力學模型的建立是出於車輛運動的規劃與控制考慮的。自動駕駛場景下

原创 Autoware(一) 環境配置與安裝教程

本文爲博主原創,原創不易,轉載請註明出處 https://blog.csdn.net/weixin_40884570/article/details/85053856 本文autoware配置部分主要翻譯自github中autowa

原创 Autoware(二) 入門-Quickstart

本文爲博主原創,原創不易,轉載請註明出處 https://blog.csdn.net/weixin_40884570/article/details/85053895 寫此篇博客的原因是如果按照網上關於QuickStart(快速使用)

原创 路徑規劃與避障算法(五)---DWA算法流程之一

版權聲明:本文爲博主原創文章,轉載請聯繫博主。https://mp.csdn.net/mdeditor/84305617 DWA算法流程圖如下: 1.讀入地圖 base_planner_.setPlan(orig_global_

原创 路徑規劃與避障算法(四)---車輛Footprint接口定義及數據融合

版權聲明:本文爲博主原創文章,轉載請聯繫博主。https://mp.csdn.net/mdeditor/82948567# 接口概述 車輛Footprint主要表示了車輛在俯視圖中的大小尺寸; 通常設置的數值是根據車輛的實際尺寸來表

原创 路徑規劃與避障算法(三)---規劃層與感知層的接口定義及數據融合

接口概述 規劃層與感知層的數據交互主要體現在以下幾個方面: 感知層主要提供可行駛區域信息,車輛前進道路方向上的障礙物信息 目前本身程序可以實現靜態障礙物避障功能,車輛識別動態障礙物並停車讓行功能 感知層將障礙物信息通過cost

原创 路徑規劃與避障算法(二)---規劃層與定位層的接口定義及數據融合

接口概述 1.規劃層與定位層的數據交互主要體現在以下幾個方面: 定位層提供車輛在map座標系下當前時刻的位置信息,角度信息 定位層提供車輛當前時刻的線速度信息,線性加速度信息 定位層提供車輛當前時刻的角速度信息,角加速度信息 定位

原创 路徑規劃與避障算法(一)---DWA算法概述

標籤(空格分隔): Planner DWA(動態窗口算法) 算法概述 算法原理可見: https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/44983551 此方法部分代碼來自於ROS_N