/driving-planning

结构化道路的路径规划算法 简化版的emplanner

Primary LanguageC++MIT LicenseMIT

1.概述

config-参数配置的类，将参数配置为类
EMPlanner-主算法入口

path_time是构建SL图。
    1.S坐标值的建立
    2.host在SL图的坐标
    3.障碍物在SL图的坐标
    4.采样点的构造
    5.动态规划
    6.二次规划

speed_time是构建ST图。
    1.S坐标值的建立
    2.ST图的建立
    3.采样点的构造
    4.动态规划
    5.二次规划

reference_line参考线模块
    1.参考线的截取
    2.参考线的平滑

2.使用方法

1.ubuntu20.04 自行安装python cmake库 2.安装第三方依赖库(我已经安装完毕，在bin/libary目录下) eigen3.3.7 osqp0.6.3 osqp-eigen0.8.0 3. source tools/BuildEnv 4. 修改 src/CMakeLists.txt内的python路径 5. make build 6. cd build 7. cmake ../src 8. make 9. ./bin/path_plan_test

3.结果展示

参考线平滑结果： 参考系平滑

路径规划结果dp+qp SL图 Figure_3

速度规划结果dp+qp ST图

Figure_3

4.参考文献：

  • 参照b站忠厚老实的老王 自动驾驶决策规划算法
  • 百度apollo
  • 湖南大学 李柏 自动驾驶决策规划算法

5.声明及注意

1.水平有限，不喜勿喷，仅供学习使用。引用请声明
2. 由于程序最后一个版本丢失，效果和图片展示的效果不太一样，需要自行调试。
3.routing perception localization做了理想假设
4.程序是半成品，只有一个周期，有待调试debug。后面我会优化更新
5.程序写的比较烂，完全不是面向对象的，后面会优化结构，但是流程比较清晰，可以参考学习。