B样条曲线的生成依赖于控制点、节点向量和基函数的计算。通过递推公式可以高效地计算基函数，进而生成曲线。C++实现提供了一个简单的框架，可以根据需要进行扩展和优化。

Hybrid A* 算法通过结合 A* 的高效搜索能力和车辆运动学约束，适用于具有运动学约束的路径规划问题。通过合理设置分辨率参数、启发式函数权重和运动学参数，可以优化路径规划的效率和精度。

Dijkstra、A*、ARA* 和 D* 算法的优缺点总结2. A算法。

IMU与GNSS在航向角测量上形成“高频局部”与“低频全局”的互补关系。IMU的短期精度与GNSS的长期稳定性通过融合算法（如卡尔曼滤波）协同工作，确保自动驾驶车辆在复杂环境下的航向可靠性。双天线GNSS、外参标定及紧耦合技术的应用进一步提升了组合导航系统的性能上限。

Apollo 局部轨迹规划是规则优化派的工业标杆双主干：EM Planner（Public Road）主稳定，Lattice 主机动底层范式：Frenet 坐标系 + 路径-速度解耦 + DP 粗搜 + QP 精修版本定位：3.5+ Public Road Planner 是量产绝对主力，Lattice 做机动补充行业地位：乘用车/商用车量产首选，矿区矿卡可直接复用架构，仅需动力学与场景定制Apo

【代码】差速轮模型——pid控制横纵向。

此代码可直接用于仿真或嵌入式系统（如 ROS、自动驾驶小车）。来控制车辆的速度和航向角。

固态雷达（如Livox、禾赛等非旋转式激光雷达）与IMU（惯性测量单元）的外参标定（Extrinsic Calibration）是自动驾驶、机器人定位（如LIO-SAM、FAST-LIO）的关键步骤。若已部署LIO-SAM/FAST-LIO，可直接在线优化外参。外参标定的目标是找到雷达与IMU之间的。：IMU和雷达对同一运动的观测应一致。如果使用Livox雷达，推荐优先尝试。：棋盘格、AprilT

【代码】ROS2学习之路之ros2时间。

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