自動駕駛車輛的實時路徑規(guī)劃

Ii.1

第一部分實時路徑規(guī)劃概述...................................................2

第二部分環(huán)境感知與建模.....................................................4

第三部分路徑規(guī)劃算法.......................................................7

第四部分多目標優(yōu)化與權(quán)衡..................................................10

第五部分預測與決策........................................................13

第六部分規(guī)劃驗證與評估....................................................15

第七部分計算與優(yōu)化技術....................................................17

第八部分云端計算與協(xié)同規(guī)劃................................................19

1/

第一部分實時路徑規(guī)劃概述

實時路徑規(guī)劃概述

1.定義和目的

實時路徑規(guī)劃是自動駕駛車輛（AV）在動態(tài)環(huán)境中安全、高效地導航

的關鍵功能。它涉及根據(jù)不斷變化的環(huán)境信息（如交通、道路狀況和

障礙物），實時計算車輛的最佳路徑。

2.挑戰(zhàn)

實時路徑規(guī)劃面臨著許多挑戰(zhàn)，包括：

*不確定性和動態(tài)性：環(huán)境信息不斷變化且難以預測，需要車輛適應

不斷變化的條件。

*實時計算要求：路徑規(guī)劃算法必須在極短的時間內(nèi)運行，通常在毫

秒內(nèi)，以跟上實時環(huán)境變化。

*多約束環(huán)境：車輛必須遵守交通法規(guī)、道路限制和乘客偏好等多種

約束。

3.方法

實時路徑規(guī)劃使用不同的方法，包括：

3.1基于模型的方法：

*動態(tài)規(guī)劃：將問題分解為較小的子問題，并使用遞歸方法找到最優(yōu)

路徑。

*基于圖論的方法：將環(huán)境建模為一個圖，并在圖上應用搜索算法（如

A*）找到最短路徑c

3.2基于學習的方法：

2/

*強化學習：使用試錯方法學習環(huán)境并找到最優(yōu)路徑。

*監(jiān)督學習：使用標記的數(shù)據(jù)來訓練模型來預測最優(yōu)路徑。

3.3混合方法：

*基于模型和基于學習的方法的組合，利用各自的優(yōu)勢。

4.關鍵組件

實時路徑規(guī)劃系統(tǒng)通常包含以下關鍵組件：

*感知：收集和處理有關環(huán)境的信息，例如車輛的位置、交通狀況和

障礙物。

*預測：預測未來環(huán)境的演變，例如車輛軌跡和障礙物的移動。

*路徑規(guī)劃：計算車輛從當前位置到目標位置的最優(yōu)路徑。

*決策：選擇最合適的路徑并生成車輛控制命令。

5.評價指標

實時路徑規(guī)劃系統(tǒng)的性能可以根據(jù)以下指標進行評估：

*安全：避免碰撞和危險情況的能力。

*效率：最短路徑長度、旅行時間和能量消耗。

*可接受性：遵守交通法規(guī)和乘客偏好。

*魯棒性：處理不確定性和環(huán)境擾動的能力。

6.未來趨勢

實時路徑規(guī)劃的研究和發(fā)展正在不斷進行，重點如下：

*實時性：提高算法速度和響應能力。

*魯棒性：增強系統(tǒng)處理極端和不確定情況的能力。

*集成：與其他自動駕駛功能（如感知和決策）無縫集成。

3/

*人類因素：考慮人類駕駛員的偏好和行為。

隨著AV技術的進步，實時路徑規(guī)劃將繼續(xù)成為車輛安全和高效導航

的關鍵組成部分。

第二部分環(huán)境感知與建模

關鍵詞關鍵要點

傳感器技術

1.激光雷達（LiDAR）：高精度距離和角度測量，提供豐富

的點云數(shù)據(jù)。

2.攝像頭：圖像信息，可用于檢測物體、識別標志和跟蹤

車輛。

3.毫米波雷達：不受天氣條件影響，提供速度和距離信息。

數(shù)據(jù)融合

1.傳感器數(shù)據(jù)整合：結(jié)合不同傳感器的數(shù)據(jù)，提供更全面

的環(huán)境感知。

2.多模態(tài)融合：利用不同傳感器的互補性，增強感知的魯

棒性和準確性。

3.時序融合：考慮傳感器測量的時間順序，提高動態(tài)對象

的感知能力。

環(huán)境建模

1.靜態(tài)環(huán)境建模：建立靜態(tài)障礙物（如道路、建筑物）的

精確表示。

2.動態(tài)環(huán)境建模：追蹤移動物體（如車輛、行人）的實時

位置和運動。

3.可駕駛空間建模：確定車輛可行駛的區(qū)域，排除障礙物

和安全隱患。

道路幾何建模

1.車道線檢測：準確識別車道線，用于導航和軌跡規(guī)劃。

2.交通標志識別：讀取交通標志信息，如限速和停車標志。

3.路面狀況評估：評估路面狀況（如路面濕滑、積雪），調(diào)

整車輛控制策略。

物體檢測與分類

1.目標檢測：利用計算機視覺算法檢測環(huán)境中的物體，如

車輛.行人、騎行者。

4/

2.目標分類：將檢測到的物體分類為不同的類別，如汽車、

卡車、行人。

3.多個目標追蹤：跟蹤多個目標在環(huán)境中的運動，預測其

未來軌跡。

語義分割

1.場景理解：對環(huán)境中的每個像素進行分類，生成場景的

語義理解。

2.障礙物識別：識別障礙物（如樹木、路障），可用于路徑

規(guī)劃和避障。

3.可行走區(qū)域檢測：確定適用于車輛行駛的可行走區(qū)域，

避免碰撞和事故。

環(huán)境感知與建模

實時路徑規(guī)劃的前提是準確、全面的環(huán)境感知和建模。自動駕駛車輛

依賴傳感器數(shù)據(jù)構(gòu)建實時的環(huán)境模型，為路徑規(guī)劃算法提供基礎。

傳感器技術

自動駕駛車輛通常配備各種傳感器，包括：

*激光雷達（LiDAR）：發(fā)射激光并測量反射脈沖的飛行時間，生戌高

分辨率的3D環(huán)境地圖。

*毫米波雷達：發(fā)射電磁波并測量反射信號的頻率偏移，檢測遠距離

物體（如其他車輛和行人）。

*攝像頭：捕捉圖像序列，提供豐富的視覺信息，有利于物體識別、

道路標志檢測和場景理解。

*超聲波傳感器：發(fā)射和接收超聲波，在近距離內(nèi)檢測障礙物和盲區(qū)。

這些傳感器協(xié)同工作，提供互補的信息，增強環(huán)境感知的魯棒性和準

確性。

傳感器數(shù)據(jù)融合

傳感器數(shù)據(jù)融合是將來自不同傳感器的數(shù)據(jù)聚合和關聯(lián)的過程。其目

5/

標是創(chuàng)建一致、準確的環(huán)境模型，消除數(shù)據(jù)噪聲和冗余。常用的數(shù)據(jù)

融合技術包括：

*卡爾曼濾波：一種遞歸估計算法，迭代更新狀態(tài)估計，融合來自不

同傳感器的數(shù)據(jù)。

*粒子濾波：一種蒙特卡羅方法，使用粒子表示對象的狀態(tài)分布，并

根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)更新粒子權(quán)重。

環(huán)境建模

環(huán)境模型是環(huán)境的抽象表示，包含動態(tài)和靜態(tài)要素：

*動態(tài)要素：包括車輛、行人、騎自行車的人等移動物體。

*靜態(tài)要素：包括道路、建筑物、交通標志等固定物體。

環(huán)境模型通常使用以下表示形式：

*占據(jù)柵格地圖(OGM)：將環(huán)境劃分為規(guī)則網(wǎng)格，每個網(wǎng)格單元表示

某個位置是否被物體占據(jù)。

*點云：存儲每個反射脈沖在空間中的位置和強度，形成3D環(huán)境表

不O

*語義分割地圖：將環(huán)境場景分割成不同的語義類(如車輛、人行道、

建筑物)，提供高層次的理解。

實時性

實時性是自動駕駛車輛環(huán)境建模的關鍵挑戰(zhàn)。為了支持安全的路徑規(guī)

劃，環(huán)境模型必須及時更新，以反映動態(tài)環(huán)境中的變化。傳感器數(shù)據(jù)

處理和建模算法必須高效且適應性強，能夠在車輛移動時快速生成準

確的環(huán)境模型。

6/

結(jié)論

環(huán)境感知和建模為實時路徑規(guī)劃提供了基礎，使自動駕駛車輛能夠安

全有效地導航動態(tài)環(huán)境。持續(xù)的技術進步正在提高傳感器性能、數(shù)據(jù)

融合算法和環(huán)境建模的準確性，為更可靠和全面的自動駕駛鋪平道路。

第三部分路徑規(guī)劃算法

關鍵詞關鍵要點

全局路徑規(guī)劃

1.在廣闊的區(qū)域內(nèi)生成從起點到終點的初始路徑。

2.考慮車輛的運動學約束、道路網(wǎng)絡和交通規(guī)則。

3.采用基于圖論、采樣規(guī)劃或?qū)W習方法來生成路徑。

局部路徑規(guī)劃

1.實時生成車輛在其當前位置附近的詳細路徑。

2.考慮障礙物、實時交通狀況和車輛的行駛性能。

3.使用基于規(guī)則的算法、模型預測控制或強化學習技術來

計算路徑。

動態(tài)路徑規(guī)劃

1.隨著新的傳感器數(shù)據(jù)和環(huán)境變化而動態(tài)調(diào)整路徑。

2.利用貝葉斯網(wǎng)絡、卡爾曼濾波或粒子濾波等概率方法。

3.考慮環(huán)境的不確定性并優(yōu)化車輛的軌跡。

路徑平滑

1.平滑全局或局部路徑，以確保車輛的平穩(wěn)行駛。

2.使用樣條曲線、貝塞爾曲線或二次規(guī)劃等技術。

3.優(yōu)化速度和加速度配置文件，最大限度地減少乘客的不

適。

多目標路徑規(guī)劃

1.考慮多個目標，例如燃料效率、行駛時間和安全。

2.采用多目標優(yōu)化算法，如加權(quán)總和法或遺傳算法。

3.找到兼顧所有目標的平衡路徑。

路徑規(guī)劃優(yōu)化

1.優(yōu)化路徑規(guī)劃算法以提高效率、準確性和魯棒性。

2.采用機器學習、深度學習或進化算法等技術.

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3.探索新方法，例如神經(jīng)網(wǎng)絡引導的搜索或多代理系統(tǒng)。

路徑規(guī)劃算法

路徑規(guī)劃算法是自動駕駛車輛實時路徑規(guī)劃的核心組件之一，負責根

據(jù)車輛當前狀態(tài)、環(huán)境信息和運動學約束，生成一條從當前位置到目

標位置的安全、可行的行駛路徑。

基于采樣的路徑規(guī)劃算法

*隨機采樣規(guī)劃(RRT)：RRT是基于采樣的路徑規(guī)劃算法，通過迭代

地向配置空間中隨機采樣點并將其連接到最近的點來構(gòu)建路徑。

*快速探索隨機樹(RRT*)：RRT*是RRT的擴展，通過使用啟發(fā)式引

導隨機采樣，提高了路徑規(guī)劃的效率和成功率。

*漸進式隨機采樣(PRM)：PRM使用隨機采樣和局部連接策略構(gòu)建一

個連接圖，然后在圖中執(zhí)行圖搜索算法來找到路徑。

基于圖的路徑規(guī)劃算法

*狄克斯特拉算法：狄克斯特拉算法是一種基于圖的路徑規(guī)劃算法,

用于在加權(quán)圖中找到從一個節(jié)點到所有其他節(jié)點的最短路徑。

*A*算法：A*算法是對狄克斯特拉算法的改進，通過使用啟發(fā)式估計

值引導搜索，從而提高了效率。

*D*算法：D*算法是一種動態(tài)路徑規(guī)劃算法，能夠?qū)崟r更新路徑以適

應環(huán)境變化。

優(yōu)化路徑規(guī)劃算法

*模型預測控制(MPC)：MPC是一種優(yōu)化路徑規(guī)劃算法，通過使用滾

動優(yōu)化求解多階段的最優(yōu)控制問題來生成路徑。

8/

*二次規(guī)劃（QP）：QP是一種凸優(yōu)化算法，可以在多項式時間內(nèi)求解

二次目標函數(shù)和線性約束。

*非線性優(yōu)化：非線性優(yōu)化算法可以求解車線性目標函數(shù)和約束，用

于解決更復雜的路徑規(guī)劃問題。

特定應用的路徑規(guī)劃算法

*城市場景：城市場景中需要考慮大量的靜態(tài)和動態(tài)障礙物，以及復

雜的交通規(guī)則?；诓蓸拥乃惴ê蛨D搜索算法經(jīng)常用于城市場景的路

徑規(guī)劃。

*公路場景：公路場景中需要考慮車輛的動力學約束和道路狀況。MPC

和二次規(guī)劃算法通常用于公路場景的路徑規(guī)劃。

*越野場景：越野場景中需要考慮復雜的地形和不確定的環(huán)境?；?/p>

采樣的算法和優(yōu)化算法常用于越野場景的路徑規(guī)劃。

路徑規(guī)劃算法的比較

不同路徑規(guī)劃算法的性能因應用場景和車輛限制而異。一般來說：

*基于采樣的算法適用于探索未知或復雜環(huán)境。

*基于圖的算法更有效率，適用于已知和結(jié)構(gòu)化環(huán)境。

*優(yōu)化算法可生成最優(yōu)路徑，但計算成本更高。

路徑規(guī)劃算法的發(fā)展趨勢

路徑規(guī)劃算法的未來發(fā)展趨勢包括：

*多層次規(guī)劃：將全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃相結(jié)合，以實現(xiàn)高效

和靈活的路徑規(guī)劃。

*機器學習：利用機器學習技術提高路徑規(guī)劃算法的魯棒性和適應性。

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*實時感知：將實時感知信息集成到路徑規(guī)劃算法中，以應對動態(tài)環(huán)

境。

*人機交互：允許人類操作員與路徑規(guī)劃算法交互，以微調(diào)路徑或提

供反饋。

第四部分多目標優(yōu)化與權(quán)衡

關鍵詞關鍵要點

多目標優(yōu)化問題

1.自動駕駛車輛的實時路徑規(guī)劃涉及多目標優(yōu)化問題，如

安全、效率、舒適性和成本。

2.這些目標往往相互沖突，例如提高安全可能需要犧牲效

率，而增加舒適性可能導致更高的成本。

3.多目標優(yōu)化需要在各個目標之間找到平衡點，以實現(xiàn)整

體最佳解決方案。

加權(quán)和方法

1.加權(quán)和方法是多目標優(yōu)化中常用的方法，它通過為每個

目標分配權(quán)重來將多目標問題轉(zhuǎn)換為單目標問題。

2.權(quán)重的選擇取決于決策者的偏好和應用場景。

3.優(yōu)化目標成為對加權(quán)知函數(shù)的最小化，權(quán)重和函數(shù)綜合

考慮了各個目標的相對重要性。

混合多目標算法

1.混合多目標算法結(jié)合了不同優(yōu)化策略的優(yōu)勢，例如進化

算法和局部搜索。

2.進化算法生成候選解集，局部搜索嘗試改進這些解。

3.混合方法旨在提高搜索效率和解決方案質(zhì)量。

實時性挑戰(zhàn)

1.實時路徑規(guī)劃要求算法能夠快速產(chǎn)生解決方案，以適應

不斷變化的交通環(huán)境。

2.復雜的多目標優(yōu)化問題可能需要大量計算時間，從而影

響算法的實時性。

3.需要開發(fā)新的算法或計算技術來提高優(yōu)化性能。

并行化和分布式計算

1.并行化和分布式計算技術可以加速優(yōu)化過程，使算法更

具實時性。

2.將計算任務分配到多個處理器或計算機可以顯著減少計

算時間。

3.隨著計算能力的不斷提高，并行化和分布式計算將成為

優(yōu)化復雜多目標問題的重要工具。

人工智能和機器學習

1.人工智能（AI）和機器學習（ML）技術可用于增強多目

標優(yōu)化算法。

2.AI和ML算法可以從歷史數(shù)據(jù)中學習，并自動調(diào)整權(quán)重

和優(yōu)化參數(shù)。

3.AI和ML技術的應用提高了優(yōu)化算法的效率和魯棒性。

多目標優(yōu)化與權(quán)衡

自動駕駛車輛的實時路徑規(guī)劃涉及多個相互競爭的目標，例如安全、

效率、駕駛舒適性和能量消耗。這些目標往往是相互沖突的，需要通

過多目標優(yōu)化方法來協(xié)調(diào)和權(quán)衡。

典型的多目標優(yōu)化算法包括：

*加權(quán)和法：將每人目標分配一個權(quán)重，然后將加權(quán)和最小化。這種

方法簡單易用，但可能難以確定合適的權(quán)重。

*線性規(guī)劃：將每個目標公式化為線性約束，并在可行區(qū)域內(nèi)尋找滿

足約束的最優(yōu)解。這種方法適用于目標函數(shù)和約束條件都線性的情況。

*非支配排序遺傳算法（NSGA）：一種進化算法，通過選擇、交叉和

變異操作在每個世代中產(chǎn)生新的候選解。NSGA選擇非支配解，即在任

何目標上都優(yōu)于或等于其他解的解。

*粒子群優(yōu)化（PSO）：另一種進化算法，借鑒了鳥群覓食的行為c粒

子在解空間中移動，并通過與鄰居比較來學習。PSO擅長探索復雜問

題并尋找局部最優(yōu)值。

在路徑規(guī)劃中，常用的目標函數(shù)包括：

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*行駛時間：車輛完成路徑所需的時間

*行駛距離：路徑的總長度

*能量消耗：車輛在路徑上消耗的能量

*安全：路徑的安全性，考慮碰撞風險、道路狀況和交通規(guī)則

*駕駛舒適性：路徑的平穩(wěn)性、加速和減速的舒適度

這些目標之間的權(quán)衡取決于特定任務和用戶的偏好。例如，在需要快

速到達目的地的情況下，行駛時間權(quán)重可能較高，而在經(jīng)濟駕駛或注

重安全的情況下，能量消耗和安全權(quán)重可能更高。

多目標優(yōu)化算法可以生成一系列權(quán)衡解，用戶或車輛可以從中選擇最

合適的路徑。通過可視化權(quán)衡解集，決策者可以探索不同目標之間的

權(quán)衡，并做出明智的決策。

以下是一些多目標優(yōu)化在路徑規(guī)劃中的示例：

*燃料優(yōu)化：通過考慮道路坡度、交通和駕駛行為來優(yōu)化路徑以最大

程度減少燃料消耗。

*時間與安全：權(quán)衡行駛時間和安全風險，以找到最快的路徑，同時

保持風險在可接受的水平。

*舒適與效率：調(diào)整路徑以平衡駕駛舒適性（例如平穩(wěn)性、加速和減

速）和能源效率。

多目標優(yōu)化是路徑規(guī)劃中的一個關鍵方面，它使自動駕駛車輛能夠在

相互競爭的目標之間找到最佳平衡，從而提高安全、效率和整體駕駛

體驗。

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第五部分預測與決策

關鍵詞關鍵要點

【預測與決策】

1.實時環(huán)境感知：利用冷感器和算法，實時感知周圍環(huán)境

中車輛、行人、障礙物和其他動態(tài)元素的位置和運動軌跡，

為預測和決策提供準確的輸入數(shù)據(jù)。

2.意圖推理：根據(jù)感知的信息.推斷箕他交通參與者的意

圖和行為模式，例如車道變化、轉(zhuǎn)彎或停車。預測算法使用

歷史數(shù)據(jù)、駕駛行為模式和環(huán)境線索來提高推理的準確性。

【決策規(guī)劃】

預測與決策

在自動駕駛車輛的實時路徑規(guī)劃中，預測與決策模塊對于車輛在動態(tài)

環(huán)境中的安全性和效率至關重要。這個模塊負責根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)預測

未來環(huán)境的變化，并基于這些預測做出最佳的駕駛決策。

預測

預測模塊的目標是估計未來一段時間內(nèi)周圍環(huán)境的狀態(tài)。它處理來自

各種傳感器的數(shù)據(jù)，包括攝像頭、雷達和激光雷達，以檢測和跟蹤周

圍車輛、行人和其他物體。

預測算法利用多種技術，包括：

*卡爾曼濾波：一種估計動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)的遞歸算法，它在每個時間步

長中更新狀態(tài)估計C

*粒子濾波：一種蒙特卡羅方法，其通過一組稱為粒子的加權(quán)樣本來

近似概率分布。

*神經(jīng)網(wǎng)絡：一種機器學習技術，其可以從數(shù)據(jù)中學習非線性關系。

這些算法用于預測物體的位置、速度和加速度，以及它們的未來運動

軌跡。預測結(jié)果為央策模塊提供了環(huán)境的動態(tài)表示，以便制定適當?shù)?/p>

駕駛決策。

決策

決策模塊根據(jù)預測環(huán)境狀態(tài)來確定車輛的最佳行動方案。它考慮以下

因素：

*安全：車輛必須隨時保持安全，避免與其他物體發(fā)生碰撞。

*效率：車輛必須以最有效的方式達到目的地，同時考慮時間和燃料

消耗。

*舒適性：車輛必須為乘客提供舒適的乘坐體驗，同時避免急加速和

急減速。

決策算法利用多種技術，包括：

*動態(tài)規(guī)劃：一種優(yōu)化算法，其通過將問題分解為較小的子問題來找

到最佳解決方案。

*模型預測控制（MPC）：一種控制算法，其預測未來系統(tǒng)狀態(tài)并優(yōu)化

控制輸入以實現(xiàn)預期目標。

*強化學習：一種機器學習技術，其通過與環(huán)境交互并獲得反饋來學

習最佳策略。

這些算法考慮預測環(huán)境狀態(tài)、車輛動力學和駕駛員偏好，以生成速度、

轉(zhuǎn)向和制動控制命令。

系統(tǒng)集成

預測和決策模塊與實時路徑規(guī)劃系統(tǒng)的其他組件集成在一起，共同實

現(xiàn)自動駕駛車輛的安全和高效操作。這些組件包括：

*傳感器和感知：提供車輛周圍環(huán)境的實時數(shù)據(jù)。

*定位和地圖：提供車輛自身位置和道路網(wǎng)絡的知識。

*運動規(guī)劃：根據(jù)決策模塊生成的控制命令生成可行的車輛路徑。

通過緊密集成這些組件，自動駕駛車輛能夠在復雜的動態(tài)環(huán)境中實時

感知、預測和對環(huán)境做出反應，從而實現(xiàn)安全且高效的駕駛。

第六部分規(guī)劃驗證與評估

關鍵詞關鍵要點

主題名稱：路徑規(guī)劃算法的

安全性驗證1.基于形式化方法驗證路徑規(guī)劃算法的正確性和魯棒性。

2.利用模型檢查技術檢測算法中潛在的死鎖、碰撞等安全

漏洞。

3.探索基于機器學習的驗證方法，提高驗證效率和覆蓋率。

主題名稱：規(guī)劃質(zhì)量評估

規(guī)劃驗證與評估

驗證

規(guī)劃驗證是確定自動駕駛車輛(AV)實時路徑規(guī)劃算法是否根據(jù)特定

規(guī)格正確運行的過程。它涉及一系列測試場景，旨在評估算法在各種

條件下的行為。驗證活動通常采用以下方法：

*場景覆蓋率分析：確定規(guī)劃算法是否在所有相關場景下都進行了測

試。

*仿真測試：在模擬環(huán)境中運行算法并評估其輸出是否符合預期。

*硬件在環(huán)(HIL)測試：將算法集成到實際車輛硬件中并在受控環(huán)

境下進行測試。

評估

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規(guī)劃評估是對AV實時路徑規(guī)劃算法性能的綜合量化。它包括以下指

標：

安全指標：

*碰撞次數(shù)：規(guī)劃算法在特定場景下導致碰撞的次數(shù)。

*最小時間到碰撞(TTC)：車輛與障礙物之間的最小時間差，用于評

估規(guī)劃的安全裕度。

*最大加速度：規(guī)劃路徑要求車輛達到的最大加速度，用于評估對乘

客的舒適性。

效率指標：

*旅行時間：算法規(guī)劃的路徑所花費的時間。

*路徑長度：規(guī)劃路徑的長度。

*能耗：規(guī)劃路徑對車輛能耗的影響。

舒適性指標：

*加速度平滑度：規(guī)劃路徑中加速度變化的平滑程度。

*橫向加速度：車輛沿橫向軸的加速度，用于評估乘客的舒適性。

*轉(zhuǎn)向角速率：規(guī)劃路徑要求車輛轉(zhuǎn)向的速度，用于評估轉(zhuǎn)向操縱的

平滑性。

其他指標：

*計算時間：規(guī)劃算法計算路徑所需的時間。

*內(nèi)存使用情況：算法運行所需的內(nèi)存量。

*可擴展性：算法在不同尺寸和復雜度場景中的性能。

評估方法

評估規(guī)劃算法性能的方法包括:

*仿真評估：在模擬環(huán)境中進行評估，允許對大量場景進行快速測試。

*真實世界測試：在實際環(huán)境中部署算法并收集數(shù)據(jù)以評估其性能。

*比較基準測試：將所提出的算法與其他現(xiàn)有算法進行比較，以確定

其相對優(yōu)勢。

通過驗證和評估過程，自動駕駛車輛的實時路徑規(guī)劃算法可以針對各

種指標進行優(yōu)化，從而確保安全、高效且舒適的駕駛體驗。

第七部分計算與優(yōu)化技術

關鍵詞關鍵要點

【實時軌跡建?！?/p>

1.采用基于圖的路徑規(guī)劃方法，將道路環(huán)境抽象為圖結(jié)構(gòu)，

節(jié)點代表路口、交匯點，邊代表道路段。

2.實時獲取車輛周圍環(huán)虎信息，例如車載傳感器、路側(cè)單

元等，更新圖結(jié)構(gòu)，反映動態(tài)交通狀況。

3.利用圖搜索算法或啟發(fā)式方法，在圖結(jié)構(gòu)中搜索最佳路

徑，滿足實時性要求。

【動態(tài)障礙物檢測與規(guī)避】

計算與優(yōu)化技術

1.實時路徑規(guī)劃算法

*A*搜索算法：一種啟發(fā)式搜索算法，通過評估候選路徑的啟發(fā)式

函數(shù)和代價函數(shù)來優(yōu)化路徑。

*D*算法：一種動態(tài)規(guī)劃算法，可以處理動態(tài)環(huán)境和未知障礙物。

*快速最優(yōu)路徑規(guī)劃(FOPP)算法：一種基于最小動作和狀態(tài)轉(zhuǎn)換

的算法，適用于復雜環(huán)境。

17/

*隨機采樣規(guī)劃（RSP）算法：一種基于采樣和優(yōu)化的方法，可以在

高維空間中找到近似最優(yōu)路徑。

*基于學習的規(guī)劃算法：使用機器學習技術，從經(jīng)驗數(shù)據(jù)中學習路徑

規(guī)劃模型。

2.優(yōu)化技術

2.1.凸優(yōu)化

*線性規(guī)劃：一種優(yōu)化目標函數(shù)是線性，約束條件也是線性的問題公

式。

*二次規(guī)劃：一種優(yōu)化目標函數(shù)是二次函數(shù)，約束條件也是線性的問

題公式。

*錐規(guī)劃：一種優(yōu)化目標函數(shù)是線性的，約束條件是凸錐的特殊優(yōu)化

問題公式。

2.2.非凸優(yōu)化

*貪心算法：一種逐步迭代的算法，在每個步驟中做出看似當前最優(yōu)

的局部決策。

*啟發(fā)式算法：一種基于經(jīng)驗和直覺的方法，可以快速找到近似最優(yōu)

解。

*遺傳算法：一種受進化論啟發(fā)的算法，通過選擇、交叉和突變來優(yōu)

化解決方案。

*模擬退火：一種受物理退火過程啟發(fā)的算法，允許在優(yōu)化過程中接

受次優(yōu)解以避免局部最優(yōu)解。

3.分布式計算

18/

*云計算：一種按需提供計算資源的服務，可以并行處理大量數(shù)據(jù)。

*邊緣計算：一種將計算能力部署在靠近數(shù)據(jù)源的地方，以減少延遲。

*車載計算：一種在自動駕駛車輛上執(zhí)行路徑規(guī)劃等任務的專用計算

系統(tǒng)。

4.其他技術

*傳感器融合：將來自不同傳感器（如攝像頭、雷達、激光雷達）的

數(shù)據(jù)集成在一起，以提高對環(huán)境的感知能力。

*地圖更新：保持地圖數(shù)據(jù)的最新狀態(tài)，以反映道路的變化和障礙物。

*實時交通信息：整合來自交通管理系統(tǒng)和傳感器的數(shù)據(jù)，以優(yōu)化路

徑規(guī)劃并避免擁堵。

*預測模型：使用歷史和實時數(shù)據(jù)預測未來交通條件和道路狀況。

第八部分云端計算與協(xié)同規(guī)劃

關鍵詞關鍵要點

云端計算

1.云端計算提供巨大的計算能力，可以實時處理海量數(shù)據(jù)，

包括車輛傳感器信息、路況數(shù)據(jù)和交通流信息，從而提高路

徑規(guī)劃的準確性和效率。

2.云端平臺可以集中存儲和管理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多車協(xié)同規(guī)劃，

共享道路信息和最佳路徑，從而避免重復計算和優(yōu)化決策。

3.云端計算平臺可以提供可擴展性和彈性，根據(jù)道路情況