1. 算法介绍 2. 路径规划: DL-IAPS 2.1. 伪代码 2.2. 问题描述 2.3. 内层循环: 轨迹平滑 2.4. 外层循环: 避免碰撞 3. 速度规划: PJSO 4. 算法评估 5. 代码解析 6. 结束语 1. 算法介绍 本算法是 Open Space 中的路径和速度的优化算法, 阅读本文前请先阅读相关文章: Open Space - 自动驾驶开放空间...
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...
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...