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本篇博客深入探讨了自动驾驶决策规划算法中的一个关键数学概念——五次多项式。内容整理自 B站知名up主 忠厚老实的老王的视频。在车辆的决策规划中，舒适性的衡量标准是跃度（Jerk），它与加速度的三阶导数相关。为了使Jerk的绝对值最小，我们需要找到一种函数形式，使得加速度的变化尽可能平缓。这引出了最小化Jerk平方积分的数学问题。接着，探讨了二次或二次以下函数在最小化Jerk平方积分中的作用，以及实
Optimal Trajectory Generation for Autonomous Vehicles Under Centripetal Acceleration Constraints for In-lane Driving Scenarios》这篇文章主要是apollo思想的来源。
本文介绍了基于优化的自动驾驶路径规划方法，通过解耦为参考线生成和基于分段加加速度的优化两个阶段，有效地利用了道路结构，实现了更清晰的场景理解。其中，参考线生成采用二次规划进行解决，并且考虑了参考线曲率导数的连续性，路径边界生成部分考虑了交通规则、自车状态以及堵塞障碍物信息的决策树，路径优化采用连续性、安全性和曲率约束等方法，采用OSQP求解器进行求解。该方法已在百度阿波罗开放平台发布，并进行了多种
这篇文章详细介绍一下最新的ROS给出的DWA算法的结构，以及各个重要的cost function的含义，帮助你们理解DWA算法的构成。
本文记录学习planning模块时的一些笔记，总体流程参照中的流程图，如上图所示。
在此推荐另一篇文章【自动驾驶决策规划】POMDP之Introduction“The future is independent of the past given the present”未来状态的概率分布只与当前状态有关，而与过去状态无关。定义：性质：Pss′\boldsymbol{P}_{ss^{\prime}}Pss′为从状态sss转移到状态s′s's′的概率，又称一步状态转移概率。P\b
在Apollo星火计划学习笔记——Apollo路径规划算法原理与实践与【Apollo学习笔记】——Planning模块讲到……Stage::Process的函数会依次调用task_list中的TASK，本文将会继续以LaneFollow为例依次介绍其中的TASK部分究竟做了哪些工作。由于个人能力所限，文章可能有纰漏的地方，还请批评斧正。在配置文件中，我们可以看到LaneFollow所需要执行的所有
本文介绍了决策规划框架，解耦和耦合策略
好那么这两种算式，我们刚刚其实讲了一种是LM agent，它其实是基于一个pretrain好的大语言模型，去作为基础啊，然后在一些任务上去做啊，对其法人丘陵等等啊，还有另外一种任务呢，则更多的是一个端到端强化学习，只不过我们是将它的module去做的更大，更有更high capacity，这两种范式，其实，我们可以如何对它进行一个融合的，啊，其实在目前大家可能会越来越关注的，聚身智能，这个方向上，
本文是我学习POMDP相关的笔记，由于个人能力所限，可能有所纰漏，还请批评指正。初学者，希望和大家共同学习.
在自动驾驶决策规划算法中，参考线是解决导航路径过长且不平滑问题的关键。通过截取全局路径中的一段较短路径并进行平滑处理，简化了障碍物投影和匹配点的确定，使得规划算法能够在较小的范围内搜索最优路径。参考线的优点在于，较短的参考线投影更容易确定，且经过平滑处理后，路径更加平滑。参考线平滑算法通过代价函数来优化，代价函数包含了与原路径点相似代价、平滑代价和紧凑代价。通过将代价函数写成二次规划的形式，可以求
一、无人驾驶架构一个系统，架构是比较重要的。架构的好坏直接决定了系统是否稳健、后续是否容易扩展等问题。无人驾驶系统，一般分层的架构。如下图所示，是一个无人驾驶系统的分层架构，整个系统分为感知层、规划决策层、控制层。...
主讲人：范昊阳包括运动规划基础概述、自动驾驶运动规划、环境下运动规划、运动规划内优化、Apollo emplanner开发环节、强化学习与数据驱动方法七个部分第一部分：运动规划基础概述1、什么是规划问题？首先明确规划问题的本质是一个搜索问题 （给一个目标函数找一个最优解），运动规划 motion planning搜索问题可以认为是找到对应状态（input：车辆当前位置、感知障碍物位置速度...
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