速度规划部分, 采用的是PJSO算法. DL-IAPS和PJSO两个步骤在整个Open Space算法中的位置如图1.1所示. 关于Open Space的整体介绍可以参考Open Space算法介绍. 图1.1 Open Space Planner算法框架 2. 路径规划: DL-IAPS DL-IAPS 全称: Dual Loop Iterative Anchoring Path Smoothing, 双循环迭代锚点路径平滑算法. 如...
DL-IAPS是一种双循环迭代锚点路径平滑算法，用于路径平滑，确保规划后的路径满足曲率约束且不与障碍物碰撞。PJSO用于规划速度曲线，解决路径可能同时包含前进和后退动作的问题，以提高驾驶舒适性。在速度规划过程中，通过三次多项式表示速度曲线，并利用运动学关系和约束关系来优化加速和Jerk值，以减少限制同时...
DL-IAPS and PJSO: A Path/Speed Decoupled Trajectory Optimization and its Application in Autonomous Driving,Jinyun Zhou1, Runxin He1, Yu Wang, Shu Jiang, Zhenguang Zhu, Jiangtao Hu, Jinghao Miao and Qi Luo2。这文章就是Apollo的一个reference line smoother的原理代码,以及open space planner的部分...
在自动驾驶的前沿，Apollo的创新算法如星光璀璨——DL-IAPS与PJSO，它们的协同工作犹如双剑合璧，为高效和稳健的轨迹规划开辟了新径。DL-IAPS，这个细分路径平滑算法，如同艺术家的手笔，细腻地处理Hybrid A*生成的粗糙轨迹，确保每一段路径既光滑又安全。它通过双循环迭代，巧妙地锚定路径点，严格遵循曲率...
DL-IAPS and PJSO: A Path/Speed Decoupled Trajectory Optimization and its Application in Autonomous Drivingarxiv.org/abs/2009.11135 整体算法架构如下所示首先是通过open space roi decider确定可行驶区域,然后通过混合A*算法搜索出一条粗糙的路径,然后通过DL-IAPS算法对粗糙的路径进行平滑获得一条满足曲率约束...