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Apollo预测规划二——运动规划（2）

运动规划的 内部优化    (know the problem solver)

约束问题的最优解方法：动态规划

通过类似于有限元的方式，把问题抽象成在一个离散的空间里面，把重复计算进行简化。但是计算量还是较大。

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 在研究凸问题的最优解，使用牛顿法求解，求解过程很快。

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二次规划也不是不合适

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加入松弛变量     转化成求线性方程组的问题

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KKT 

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Apollo分段求最优（动态规划（对问题有个大致的认识）+  二次规划（在局部求一个最优））  （启发式搜索）

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Apollo    EM Planing

实际过程中无人车，抽象成一系列的 约束（constraint）

  • 交通规则（灯、线、障碍物）
  • 决策（人为决策做动态规划）
  • 轨迹（轨迹优化，平滑稳定）

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换道例子（找合适的时机，换道决策做一个优化）

在本车道生成一个策略、换到也生成一个策略（根据打灯等行为）

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多维度考虑

三维空间优化问题

方法：离散化处理、   路径速度迭代算法(最大期望)

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优化关键步骤

  • 目的
  • 约束
  • 优化求解

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路径规划

先做动态规划

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再做二次规划

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速度规划

 保证平滑性

             

SL图    ST图

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结合

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逆行例子

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算法提速

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      JSON库   在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
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  • Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
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