关于Lattice Planner规划算法的若干问答

Apollo问答 | 关于Lattice Planner规划算法的若干问答上周,我们在Apollo开发者交流群内做了关于Lattice Planner的分享.这里,我们将社群分享里开发者提出的问题进行了归纳整理,现场没有得到回答的问题,大家可以从本期问答内寻找答案. 1 Q Lattice Planner将规划统一成代价函数,寻找代价最小的.在规划的上层是否还需要决策层? A 在规划上层的决策仅仅包含了来自交规的停车指令(比如红绿灯),其余的策略均有下层采样+cost来完成. 2 Q La…

lattice planner 规划详解

大家好,我是来自百度智能驾驶事业群的许珂诚.今天很高兴能给大家分享Apollo 3.0新发布的Lattice规划算法. Lattice算法隶属于规划模块.规划模块以预测模块.routing模块.高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳.舒适.安全的轨迹,交给控制模块去执行.我们可以看到,规划模块在Apollo中是一个承上启下的重要模块. Lattice算法隶属于规划模块.规划模块以预测模块.routing模块.高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳.舒适.安全的轨迹,交…

RRT路径规划算法

传统的路径规划算法有人工势场法.模糊规则法.遗传算法.神经网络.模拟退火算法.蚁群优化算法等.但这些方法都需要在一个确定的空间内对障碍物进行建模,计算复杂度与机器人自由度呈指数关系,不适合解决多自由度机器人在复杂环境中的规划.基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机…

PRM路径规划算法

路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法:如人工势场法.单元分解法.随机路标图(PRM)法.快速搜索树(RRT)法等.传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大.基于随机采样技术的PRM法可以有效解决高维空间和复杂约束中的路径规划问题. PRM是一种基于图搜索的方法,它将连续空间转换成离散空间,再利用A*等搜索算法在路线图上寻找路径,以提高搜索效率.这种方法能用相对少的随机采样点来找到…

路径规划: PRM 路径规划算法 (Probabilistic Roadmaps 随机路标图)

随机路标图-Probabilistic Roadmaps (路径规划算法) 路径规划作为机器人完成各种任务的基础,一直是研究的热点.研究人员提出了许多规划方法如: 1. A* 2. Djstar 3. D* 4. 随机路标图(PRM)法 5. 人工势场法 6. 单元分解法 7. 快速搜索树(RRT)法等传统的人工势场.单元分解法需要对空间中的障碍物进行精确建模,当环境中的障碍物较为复杂时,将导致规划算法计算量较大. 基于随机采样技术的 PRM法可以有效解决 “高维空间” 和 “复杂约…

全局路径规划算法Dijkstra（迪杰斯特拉算法）- matlab

参考博客链接:https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178782.html Dijkstra是常用的全局路径规划算法,其本质上是一个最短路径寻优算法.算法的详细介绍参考上述链接. 本文与参考博文相比,主要有如下两个不同: 1.开发语言换成了matlab,代码部分稍作改动就可以实时运行在控制器上: 2.求取了从起点开始到达每一个顶点的最短路径所经历的顶点. matlab代码:包含测试数据 %参考链接https://www.cnblogs.com/kex1n/p/4178…

RRT路径规划算法（matlab实现）

基于快速扩展随机树(RRT / rapidly exploring random tree)的路径规划算法,通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测,避免了对空间的建模,能够有效地解决高维空间和复杂约束的路径规划问题.该方法的特点是能够快速有效地搜索高维空间,通过状态空间的随机采样点,把搜索导向空白区域,从而寻找到一条从起始点到目标点的规划路径,适合解决多自由度机器人在复杂环境下和动态环境中的路径规划.与PRM类似,该方法是概率完备且不最优的. RRT是一种多维空间中有效率的规划方法.它以一个初始点…

DWA局部路径规划算法论文阅读：The Dynamic Window Approach to Collision Avoidance。

DWA(动态窗口)算法是用于局部路径规划的算法,已经在ROS中实现,在move_base堆栈中:http://wiki.ros.org/dwa_local_planner DWA算法第一次提出应该是1997年,发在了<IEEE Robotics and Automation Magazines>上路径规划算法主要包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划主要用于动态环境下的导航和避障,对于无法预测的障碍物DWA算法可以较好地解决.DWA算法的优点是计算负复杂度较低,由于考虑到速度和加速度的…

基础路径规划算法(Dijikstra、A、D)总结

引言在一张固定地图上选择一条路径,当存在多条可选的路径之时,需要选择代价最小的那条路径.我们称这类问题为最短路径的选择问题.解决这个问题最经典的算法为Dijikstra算法,其通过贪心选择的步骤从源点出发逐步逼近目标点,从而得到起始点与目标点的最短路径.A*算法是在Dijikstra算法上做了改进,使其能够在开阔空间(也就是四通八达或具有少量障碍物的方格路,可以近似看成各边权重均相等的完全图) 上具有比Dijikstra算法有更好的搜索效率. 但Dijikstra算法和A*算法无法很好的适用…

State Lattice Planner(状态栅格规划)

参考文献: Efficient constrained path planning via search in state lattices Differentially Constrained Mobile Robot Motion Planning in State Lattices Spatiotemporal state lattices for fast trajectory planning in dynamic on-road driving scenarios 1. 整体思想状…

Lattice Reduction (LLL) 算法C代码实现

废话不多说,大名鼎鼎的Lenstra-Lenstra-Lovasz(LLL) 算法.实现参考论文:Factoring Polynomials with Rational Coefficients, 作者 A.K. Lenstra, H.W. Lenstra, Jr. and L. Lovasz. /* File : LLL Lattice Reduction Matlab mex interface * Description : do Lattice Reduction in the Real…

[转]01分数规划算法 ACM 二分 Dinkelbach 最优比率生成树最优比率环

01分数规划前置技能二分思想最短路算法一些数学脑细胞? 问题模型1 基本01分数规划问题给定nn个二元组(valuei,costi)(valuei,costi),valueivaluei是选择此二元组获得的价值(非负),costicosti是选择此二元组付出的代价(非负),设xi(xi∈{0,1})xi(xi∈{0,1})代表第ii个二元组的选与不选,最大(小)化下式 maximize(or minimize) r=∑valuei⋅xi∑costi⋅ximaximize(or mini…

关于曲线规划算法线性 S曲线贝塞尔曲线

工控领域经常会涉及速度加减速的算法:线性加减速,S曲线加减速(sin函数,拓展其他三角函数曲线), 贝塞尔曲线,等等. 线性加减速: 设定起始速度V0,目标速度V1,加速时间Ta(s,或加速度),这个的任务执行周期为ΔT( ms 级或者设定定时器,定时时间必须大于任务周期否则还是按任务周期计算输出). int iCounter ; iCounter = Ta/(ΔT/1000) ; //计算达到输出任务需执行的周期数. for(int i =0; i<iCounter;…

路径规划算法之Bellman-Ford算法

最近由于工作需要一直在研究Bellman-Ford算法,这也是我第一次用C++编写代码. 1.Bellman-Ford算法总结 (1)Bellman-Ford算法计算从源点(起始点)到任意一点的最短路径的长度,初始化数组m_Dist[m_Segment[i].m_StartPoint] = m_Maxdouble , m_Dist[m_Source]=0. (2)对每一个路径进行松弛运算如果m_Dist[m_Segment[j].m_EndPoint]>m_Dist[m_Segment[j].…

DP-动态规划算法实例：拿糖果问题

拿糖果问题问题描述妈妈给小B买了N块糖!但是她不允许小B直接吃掉. 假设当前有M块糖,小B每次可以拿P块糖,其中P是M的一个不大于根号下M的质因数.这时,妈妈就会在小B拿了P块糖以后再从糖堆里拿走P块糖.然后小B就可以接着拿糖. 现在小B希望知道最多可以拿多少糖.输入格式一个整数N输出格式最多可以拿多少糖样例输入15样例输出6数据规模和约定 N <= 100000 解题思路:这道题关键在于数字P,首先理解数字P,它有三个条件,其一是质数,其二是M的一个因数,其三要小于根号下M.接下来看问…

Apollo模块文章

Apollo规划模块自动驾驶公开课 | Apollo 2.5自动驾驶规划控制 : 这篇资料比较早,但是把EM Planner和Lattice Planner这两种在资料上经常看到的算法的来历和大概原理讲得很清楚.EM Planner是Apollo1.5时就出现了,Lattice Planner是Apollo2.5时加入的.社群分享内容 | Lattice Planner规划算法 : 这篇资料大概了解一下Lattice Planner.分享回顾 | Apollo 轨迹规划技术分享 :这篇及以下两…

机器人学 —— 轨迹规划（Sampling Method）

上一篇提到,机器人轨迹规划中我们可以在 Configuration Space 中运行A* 或者 DJ 算法.无论A* 还是DJ 算法,都必须针对邻域进行搜索,如果2自由度则有4邻域,2自由度则有8邻域.如果是工业上常用的6自由度机器人,那么就有2^6邻域......显然,对于轨迹规划这种串行算法而言,这么高维度的搜索空间是不合适的.......于是就有了牺牲精度,鲁棒性,但是效率较高的基于采样的轨迹规划算法.PRM(probabilistic road map).使用PRM生成稀疏的路径图,再…

Data Structure 之算法设计策略

1. 穷举法基本思想:列举问题的所有可能解,并用约束条件逐一进行判定,找出符合约束条件的解. 穷举法的关键在于问题的可能解的列举和可能解的判别. 例如:凑数问题 2. 递归技术定义:直接或间接调用自身的过程递归三要素: (1)问题形式:返回结果是什么?需要哪些入口参数? (2)递归规则:问题如何进行分解? (3)终结条件:什么情况下可以无需套用递归规则直接求解? 3. 分治法基本思想:待解问题若可以被分解成若干个相互独立的.与原问题同类型的.规模小于原问题的子问题,则可以先求解子问题,再…

游戏AI之路径规划（3）

目录使用路径点(Way Point)作为节点洪水填充算法创建路径点使用导航网(Navigation Mesh)作为节点区域分割预计算路径查询表路径成本查询表寻路的改进平均帧运算路径平滑 1.快速而粗糙的平滑 2.精准而慢的平滑即时反应双向搜索路径拼接路径规划是寻路的重要优化思想,在了解路径规划之前必须先了解基本的寻路算法可参考A*寻路算法:https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/9231511.html 使用路径点(Way Poin…

如何用MoveIt快速搭建机器人运动规划平台？

MoveIt = RobotGo,翻译成中文就是“机器人,走你!”所以,MoveIt的主要就是一款致力于让机器人能够自主运动及其相关技术的软件,它的所有模块都是围绕着运动规划的实现而设计的. 两个月前给自己挖了个坑,说要写写MoveIt,但一直没动手.主要有两个原因: 1)这两个月主要在写小论文,毕竟博士生要毕业还得看论文,不能靠公众号阅读量分享率: 2)直接讲MoveIt似乎需要挖更多坑,一直没想好怎么写比较好. 主要是因为机器人运动规划涉及太多基础内容,如果跳过不讲就会变成新坑:一时半会又没…

V-rep学习笔记：机器人路径规划1

Motion Planning Library V-REP 从3.3.0开始,使用运动规划库OMPL作为插件,通过调用API的方式代替以前的方法进行运动规划(The old path/motion planning functionality is still functional for backward compatibility and available, but it is recommended not to use it anymore),这样更具灵活性. 运动规划就是在给定的位…

move_base的全局路径规划代码研究

algorithmn parameter code 主要是以下三个函数计算所有的可行点怎么计算一个点的可行点从可行点中计算路径path todo algorithmn 算法的解释 Dijkstra 其实就是A star或者Dijkstra(基于priority queue实现的)的路径规划算法,关键是相邻点之间的cost怎么计算,怎么从可行点找到path Navfn's optimal path is based on a path's "potential"(可能可以行走的目标…

ROS源码解读(二)--全局路径规划

博客转载自:https://blog.csdn.net/xmy306538517/article/details/79032324 ROS中,机器人全局路径规划默认使用的是navfn包 ,move_base的默认参数中可以找到 base_global_planner (`string`, default: "navfn/NavfnROS") navigation的源代码中还有一个global_planner的包里面已经有了A*,Dijkstra等算法的实现,但是navfn的源程序中也有…

ROS机器人路径规划介绍--全局规划

ROS机器人路径规划算法主要包括2个部分:1)全局路径规划算法:2)局部路径规划算法: 一.全局路径规划 global planner ROS 的navigation官方功能包提供了三种全局路径规划器:carrot_planner.global_planner.navfn,默认使用的是navfn, 其中: 1.carrot_planner 参考ROS wiki :http://wiki.ros.org/carrot_planner 简单的路径规划器,优点是:是即使规划的目标点在障碍物上,也可以执…