Planning

无人驾驶学习笔记--行为规划 【Behavior Planning】

无人驾驶学习笔记–行为规划【BehaviorPlanning】作为无人驾驶最顶层的决策模块，获取各方信息汇总后做出行为决策给路径规划执行，最终传给底层控制模块从而驱动车辆。I.有限状态机FiniteStateMachine设计有限个数的状态来限制车辆的行为，其中接受状态：没有状态传递给其他状态传递函数：使用输入值来决定传递方向优点：易执行逻辑简单，直接由逻辑状态转换为物理状态缺点：可能存在未考虑到
Rickey_lee09·2023-01-16 21:31

【论文翻译】nuPlan A closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous vehicles

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2106.11810.pdf标题nuPlan:Aclosed-loopML-basedplanningbenchmarkforautonomousvehiclesnuPlan：基于机器学习的闭环规划benchmark，用于自动驾驶车辆1摘要/AbstractInthiswork,weproposetheworld’sfirstclosed-lo
普通网友·2023-01-09 22:43

nuPlan: A closed-loop ML-based planning benchmark for autonomous vehicles

PapernamenuPlan:Aclosed-loopML-basedplanningbenchmarkforautonomousvehiclesPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/2106.11810.pdfTL;DRnuPlan比赛，提出了规控领域新数据集Introduction背景当前自动驾驶规划任务中使用专家系统的方法对于新场景适配较为困难
kebijuelun·2023-01-09 22:39

解读论文EPSILON: An Efficient Planning System for Automated Vehicles in Highly Interactive Environments

1.算法流程2.DCP-TreeDCP-Tree是与一定时间持续时间相关的预定义语义动作，树的有向边表示时间上的执行顺序。DCP-Tree从一个正在进行的行动φˆ（上一个计划周期中最优策略的执行行动）开始，每次进入一个新的规划集，通过将φˆ设置为根节点来重建DCP-Tree。可能的策略序列的数量按指数级扩展，为了克服这个问题，根据一个预定义的策略来扩展DCP-Tree，不会在一个决策周期中来回改变
海霸虾皮王·2023-01-07 09:50

UR5机械臂仿真

第一步：roslaunchur_gazebour5_bringup.launch第二步：roslaunchur5_moveit_configmoveit_planning_execution.launchsim
X-JJ·2023-01-06 13:26

视觉SLAM学习路线

学习难度的话，planning可能教程更多一点，
极客范儿·2023-01-03 08:01

AI研究领域有哪些？

3.Planning规划：建立可预测的世界模型，选择功效最大的行为，即可以够制定目标和实现这些目标的规范。4.Learning机器学习
xiaoweids·2023-01-02 12:30

apollo自动驾驶进阶学习之：在apollo中模拟障碍物的三种方法

首先需要理解Planning模块是基于Scenario、Stage、Task这样的层次来进行的，即：场景->步骤->具体的决策方法。
ss_helloworld·2022-12-31 20:36

CarSim联合MATLAB实现纵向控制

目录前言一、CarSim设计二、MATLAB设计1.整体框架2.thr_brake_calibration_table3、planning模块4、pid_control模块速度位置加速度总结前言前面的文章介绍了横向控制以及标定
路在脚下，梦在心里·2022-12-30 23:36

CarSim联合simulink仿真横向控制

手写拍照，自选）二、横向控制知识点1、轮胎侧偏刚度2、车辆动力学3、横向误差微分方程三、算法解释四、仿真1、Carsim参数配置2、procedure内容设计3、Simulink模块解释1、routing_planning2
路在脚下，梦在心里·2022-12-30 23:05

MATLAB Code of Artificial Potencial Field Method for Robot Path Planning 人工势场法 局部极小问题

APF_Codedownload模拟退火法处理局部极小问题源代码MATLABCodeofArtificialPotencialFieldMethodforRobotPathPlanningAuthors:XinLiEmail:lixin850224@163.comLaboratoryofUnderwaterVehiclesandIntelligentSystemsShanghaiMaritimeU
LiXin_SHMTU·2022-12-30 19:43

ROS aubo i5 noetic版本 机械臂 Ubuntu 20.04

执行roslaunchaubo_i5_moveit_configmoveit_planning_execution.launchrobot_ip:=127.0.0.1时报错如下：RLException:
读书观世界·2022-12-30 14:02

结队第二次作业——WordCount进阶需求

陈思孝博客地址Github地址具体分工队友实现了爬虫功能，我实现了wordcount代码部分PSP表格PSP2.1PersonalSoftwareProcessStages预估耗时（分钟）实际耗时（分钟）Planning
weixin_30550081·2022-12-29 14:18

VFH & VFH+ & VFH*—— Path Planning

版权声明：本文为博主原创博文，未经允许不得转载，若要转载，请说明出处并给出博文链接最近在学习VFH算法，感觉蛮神奇，特意从维基百科扒来了资料，供学习研究。。。在机器人技术中，VectorFieldHistogram(VFH，向量场直方图）是JohannBorenstein和YoramKoren在1991年[1]提出的一种实时路径规划算法。VFH通过所谓的直方图网格利用机器人环境的统计表示，因此非常
慕~·2022-12-28 19:49

【MatLab学习笔记】大型实例Highway Trajectory Planning Using Frenet Reference Path

原文链接：https://ww2.mathworks.cn/help/driving/ug/highway-trajectory-planning-using-frenet-reference-path.htmlHighwayTrajectoryPlanningUsingFrenetReferencePath
Pinoxchio·2022-12-28 18:31

Robotics: Computational Motion Planning（路径规划）笔记（完）:人工势场法（Artificial Potential Fields）

在上一个章节中，我们讨论了基于采样的方法-PRM和RRT算法，在本章节中，我们将讨论人工势场法（ArtificialPotentialFields），这是另一种路径规划方法，主要思想就是在配置空间内构造一个平滑函数，机器人会根据函数的梯度方向向目标点移动，同时躲避障碍物。人工势场法（ArtificialPotentialFields）人工势场法的主要内容就是构造一个函数，当机器人靠近障碍物时，其值
向南而行灬·2022-12-27 11:58

修改cartographer源代码使其发布ros标准格式的占据栅格地图

在2d激光slam开源方案中，cartographer因为性能优越已经成为首选方案，目前来说，低成本的雷达和相对低配的嵌入式开发板已经能够运行整个一套的slam、location和planning。
Numberors·2022-12-27 01:51

文本生成论文阅读 Knowledge-based Review Generation by Coherence Enhanced Text Planning

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、知识图谱二、模型框架总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：基于知识图谱的增强连贯性文本规划的评论生成。为了丰富文本内容，现有的解决方案通常从知识图谱中学习如何复制实体或三元组。然而，这些方法对如何选择和安排知识图谱缺乏整体的考虑，容易造成文本不连贯问题。为了解决上述问题，作者以实体为中心，利用知识图谱的语义结
欢桑·2022-12-25 03:54

ROS报错：缺少 manipulation-msgs与household msgs

古月marm_planning是根据kinetic版本编写，移植到melodic会报错，按照顺序如下两种。
机械专业的计算机小白·2022-12-23 15:18

Apollo星火计划学习笔记|控制模块

平台安装L2CyberRT学习L5Routing简介L7控制模块L8预测模块目录系列文章目录简介控制算法PID算法LQR（MPC）Apollo控制模块Apollo纵向控制作业简介控制模块的作用是根据规划(planning
David小伟同学·2022-12-22 15:04

LPA-star算法（Lifelong Planning）及相关思考

  一、LPA-star算法（LifelongPlanning）简介  LPA*(LifelongPlanning终身规划A*)是一种基于A*的增量启发式搜索算法，被用来处理动态环境下从给定起始点到给定目标点的最短路径问题，即起始点和目标点是固定的。  （注：启发式搜索是利用启发函数来对搜索进行指导，从而实现高效的“智能”搜索，例如A_star算法、遗传算法等。增量搜索是对以前的搜索结果信息进行再
慕羽★·2022-12-21 00:48

moveit源码安装需要额外注意的事项（noetic版本）

moveit源码安装需要额外注意的事项（noetic版本）主要流程参考https://ros-planning.github.io/moveit_tutorials/doc/getting_started
JasonLi30·2022-12-19 07:26

Noetic build moveit from its source 从源码安装Moveit！

20210322具体安装过程参考：https://ros-planning.github.io/moveit_tutorials/doc/getting_started/getting_started.html
lejou_lee·2022-12-19 07:24

2021-arXiv-Multi-UAV Path Planning for Wireless Data Harvesting with Deep Reinforcement Learning

一、主要内容提出一种多智能体强化学习MARL方法，该方法适用定义数据收集任务的场景参数的深刻变化，而不需要执行高昂的重新计算或重新学习控制策略场景参数：部署的UAV数量、物联设备的数量、位置和数据量，或最大飞行时间等无人机团队特点：合作的、非通信的、同质的无人机团队任务：max从分布式物联网传感器节点收集的数据路径规划问题→部分可观察马尔科夫决策过程该方法旨在直接在大场景参数空间上进行训练和泛化，
疑惑的兔子·2022-12-16 13:13

高动态环境下基于随机可及集的Path-Guided APF算法的Motion Planning

文章目录摘要引言相关工作问题假设动态障碍物Relativerobot-obstacledynamics（运动学）SRSetsforCollisionAvoidance方法！（重点来啦）A.OfflinePhase:ComputationB.RunTimePhase:PlanningupdateObstaclecalcAPFGradientgetNewTargetgetControl实验讨论这是一篇
kuizhao8951·2022-12-15 15:48

论文阅读20220114-Autonomous Vehicle Motion Planning via Recurrent Spline Optimization

0、摘要从优化的视角来看，车辆的运动规划可以被视作一个非凸约束[KP1]的非线性优化。对初值非常敏感。将自动驾驶的规划问题变成两个方面：一个是能够避开静态障碍物的一个轨迹+一个能够避开动态障碍物的速度规划。将这个问题转化为一个凸性的问题，来确保全局的最优。1、介绍搜索算法需要将道路离散，所以即便它的最优性有保证，但是其精度不高。优化法容易进入局部最优。主要实现了基于凸优化的自动驾驶运动规划，主要解
BorisVandermeer·2022-12-14 23:10

分享一些收集的医疗肿瘤癌症论文文献PDF

download/jueying6449/12200855Monaco与Pinnacle治疗计划系统在食管癌放疗剂量验证上的比较.pdfTomoDirect技术在鼻咽癌放疗中的剂量学研究.pdf_Auto-planning
Mr_Ren_RZH·2022-12-14 15:55

（十二）学习笔记autoware源码core_planning（velocity_set)

1.libvelocity_set#include//extractedgepointsfromzebrazonestd::vectorremoveNeedlessPoints(std::vector&area_points){area_points.push_back(area_points.front());std::maplength_index;for(unsignedinti=0;ine
无名小哈·2022-12-14 08:37

（一）学习笔记autoware源码core_planning（waypoint_saver)

#include#include#include/*rviz中使用MarkerArray绘制地图线*/#include#include/*使用message_filters进行多传感器消息同步*/#include#include#include#include/*tf坐标变换*/#include/*文件指针,fstream类同时支持>>和>操作符，ofstream类支持TwistPoseSync;
无名小哈·2022-12-14 08:07

（九）学习笔记autoware源码core_planning（lane_select)

1.lane_select_node就一个主函数。#include#include"lane_select_core.h"intmain(intargc,char**argv){ros::init(argc,argv,"lane_select");lane_planner::LaneSelectNodelsn;lsn.run();return0;}2.hermite_curve#include"h
无名小哈·2022-12-14 08:07

Trajectory planning for multi-robot systems: Methods and applications 综述阅读笔记

目录1.Introduction2.Multi-robotssystems3.PathPlanning3.1.Decompositiongraph-basedmethods3.1.1.Dijkstraalgorithm3.1.2.A*algorithm3.1.3.D*algorithm3.2Samplingbasedmethods3.2.1.ProbabilisticRoadMap(Passive
strawberry47·2022-12-13 14:26

Apollo planning之hybrid A*

目录1hybridA*的介绍2代码解读3算法细节3.1ValidityCheck3.2GenerateDpMap3.3AnalyticExpansion3.4CalculateNodeCost1hybridA*的介绍hybrid_a_star的目标是在开放空间中产生粗轨迹。Hybrid_a_star包含node3d、grid_search、reeds_shepp_path和hybrid_a_sta
无意2121·2022-12-12 22:43

百度apollo planning代码学习-Apollo\modules\planning\lattice\trajectory_generation\Trajectory1dGenerator类详解

概述Trajectory1dGenerator类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\trajectory_generation\trajectory1d_generator.cc
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:55

阿波罗 planning代码-modules\planning\lattice\trajectory_generation\PiecewiseBrakingTrajectoryGenerator类详解

概述PiecewiseBrakingTrajectoryGenerator类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\trajectory_generation
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:25

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo\modules\planning\lattice\behavior\PredictionQuerier类代码详解

概述PredictionQuerier类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\behavior\prediction_querier.cc/.h实现从类名来看
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:24

百度apollo planning-Apollo\modules\planning\lattice\trajectory_generation\EndConditionSampler类详解

概述EndConditionSampler类是apolloplanning模块下modules\planning\lattice\trajectory_generation\end_condition_sampler.cc.cc
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:24

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo\modules\planning\common\Obstacle类代码详解

概述Obstacle类是apolloplanning模块下modules\planning\common\obstacle.cc/.h实现从类名来看，应该是障碍物类，将一个障碍物的所有相关信息封装成这个类
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 19:54

Apollo 中 Planning 模块的框架

Apollo的planning模块，有很多值得学习和借鉴的地方。但是整个模块非常庞大，只有理清框架之后，才便于对场景（决策）和规划算法进行逐个击破。
牛仔很忙^·2022-12-12 19:22

百度 Apollo 轨迹规划技术分享笔记

1.第一个问题：整个规划过程的输入个输出在planning代码中提现在哪个位？A1：输入输出请参见P
致守·2022-12-12 19:22

Apollo Planning（一）

规划(planning)模块的作用是根据感知预测的结果，当前的车辆信息和路况规划出一条车辆能够行驶的轨迹，这个轨迹会交给控制(control)模块，控制模块通过油门，刹车和方向盘使得车辆按照规划的轨迹运行
whuzhang16·2022-12-12 15:03

Apollo Planning（二）

一、OnLanePlanning每次Planning会根据以下2个信息作为输入来执行：Planning上下文信息Frame结构体(车辆信息，位置信息等所有规划需要用到的信息，在/planning/common
whuzhang16·2022-12-12 15:03

百度apollo自动驾驶planning代码学习-Apollo planning/common/path/FrenetFramePath类代码解析

鉴于Apolloplanning模块代码量较大，将Apollo/modules/planning路径下的代码逐个击破，先从简单的开始。最后会对Apolloplanning模块进行一个系统的整理总结。
wujiangzhu_xjtu·2022-12-12 15:02

百度Apollo决策规划理解

Apollo系统与Planning模块Apollo系统中的Planning模块实际上是整合了决策和规划两个功能，该模块是自动驾驶系统中最核心的模块之一（另外三个核心模块是：定位，感知和控制）。
倔强的皮卡丘啊·2022-12-12 15:02

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (16):SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER 速度动态规划中

一、概述SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER是lanefollow场景下，所调用的第12个task，属于task中的optimizer类别，它的作用主要是：apollo中使用动态规划的思路来进行速度规划，其实更类似于使用动态规划的思路进行速度决策；首先将st图进行网格化，然后使用动态规划求解一条最优路径，作为后续进一步速度规划的输入，将问题的求解空间转化为凸空间本文将详细讲解apol
自动驾驶Player·2022-12-12 15:01

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (18):SpeedDecider 障碍物纵向决策上

一、概述SpeedDecider是lanefollow场景下，ApolloPlanning算法所调用的第13个task，属于task中的decider类别它的作用主要是：1、对每个目标进行遍历，分别对每个目标进行决策2、或得mutable_obstacle->path_st_boundary()3、根据障碍物st_boundary的时间与位置的分布，判断是否要忽略4、对于虚拟目标Virtualob
自动驾驶Player·2022-12-12 15:01

apollo自动驾驶进阶学习之：Planning模块全场景约束参数解析及调试思路

总结：Planning模块根据routing（导航模块），prediction（感知模块）感知的周围环境信息，以及地图定位导航信息为自动驾驶车辆规划出一条运动轨迹（包含坐标，速度，加速度，jerk加加速度
ss_helloworld·2022-12-12 15:01

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (11): PathAssessmentDecider

PathAssessmentDecider是lanefollow场景下，所调用的第6个task，属于task中的decider类别它的作用主要是：选出之前规划的备选路径中排序最靠前的路径；添加一些必要信息到路径中ApolloPlanning决策规划系列文章：ApolloPlanning决策规划代码详细解析https://blog.csdn.net/nn243823163/category_1168
自动驾驶Player·2022-12-12 15:31

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (14):SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER

SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER是lanefollow场景下，所调用的第11个task，属于task中的decider类别它的作用主要是：（1）将规划路径上障碍物的stbounds加载到路径对应的st图上（2）计算并生成路径上的限速信息正文如下：一、概述SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER是lanefollow场景下，所调用的第11个task，属于task中
自动驾驶Player·2022-12-12 15:31

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (12): PathDecider

一、概述PathDecider是lanefollow场景下，所调用的第7个task，属于task中的decider类别它的作用主要是：在上一个任务中获得了最优的路径，PathDecider的功能是根据静态障碍物做出自车的决策，对于前方的静态障碍物是忽略、stop还是nudge二、PathDecider的具体逻辑如下：1、PublicRoadPlanner的LaneFollowStage配置了以下几
自动驾驶Player·2022-12-12 15:01

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (1)：Scenario选择

本文重点讲解Apollo代码中怎样配置Scenario以及选择当前Scenario，Scenario场景决策是Apollo规划算法的第一步，本文会对代码进行详细解析，也会梳理整个决策流程，码字不易，喜欢的朋友们麻烦点个关注与赞。ApolloPlanning决策规划系列文章：ApolloPlanning决策规划代码详细解析(2)：Scenario执行ApolloPlanning决策规划代码详细解析(
自动驾驶Player·2022-12-12 15:00
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