自動駕駛規劃理論與實踐 — Lattice 算法詳解 (微課視頻版)
樊勝利、盧盛榮
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商品描述
"本書以Apollo 6.0自動駕駛算法為背景,以Lattice運動規劃算法為主線,以線性插值、frenet坐標與笛卡兒坐標轉換、4次多項式與5次多項式、二次規劃等為算法的理論基礎,引導讀者由淺入深的瞭解Frenet坐標系提出的背景、Frennet坐標與笛卡兒坐標系之間的相互轉化關系、靜態障礙物與動態障礙物S-T圖的生成、橫縱向運動軌跡的生成與優化等內容,講解註重理論與代碼的結合,既可以有效加深讀者對算法的進一步理解與認知,也可以提升讀者算法工程化的實操能力。 本書共8章,從Apollo 6.0代碼入手,按照代碼的實現流程,詳細講述了Lattice規劃算法在不同階段的處理過程,例如Frenet坐標系與Cartesian坐標系之間的轉化關系與各個公式的推導過程、參考線的離散化、靜態障礙物與動態障礙物的生成、橫縱向軌跡與多項式的運用,碰撞檢測與軌跡的優化等內容,從零起步,系統深入地剖析了Lattice算法的核心原理與知識點。本書示例代碼豐富,實際性和系統性較強,關鍵章節配有詳細的視頻講解,助力讀者透徹理解書中的重點與難點。 本書不僅適合初學者入門,算法公式的推導過程與代碼的對比分析對於工作多年的開發者也有參考價值,並可作為高等院校和培訓機構自動駕駛專業的教學參考書。 "
目錄大綱
目錄
教學課件(PPT)
本書源碼
第1章Lattice算法概述(
23min)
1.1背景
1.2基本思想
1.3總體框架
第2章笛卡兒坐標系與Frenet坐標系(31min)
2.1Frenet坐標系提出的背景
2.2Frenet坐標系
2.2.1定義
2.2.2特點
2.3Frenet坐標系與笛卡兒坐標系的相互轉換
2.3.1笛卡兒坐標向Frenet坐標轉換
2.3.2Frenet坐標向Cartesian坐標轉換
2.4實例分析
2.4.1基於Python的實例分析
2.4.2基於Apollo 6.0的C++實例分析
2.5小結
2.5.1過度依賴參考線
2.5.2Cartesian坐標系與Frenet坐標系轉換的不一致性
第3章參考線的離散化與匹配點的選擇(19min)
3.1參考線的描述與計算
3.2參考線的離散化與s(t)的計算
3.2.1離散化與計算過程
3.2.2實例分析
3.3匹配點的選擇
3.3.1匹配點選擇的描述
3.3.2線性插值計算過程的描述
3.3.3實例分析
3.4小結
第4章靜態障礙物與動態障礙物ST圖的構建(26min)
4.1障礙物的描述
4.1.1障礙物與BB
4.1.2障礙物的幾何中心點與後軸中心點的變換
4.1.3障礙物與車道之間關系的描述
4.2靜態障礙物與ST圖
4.2.1靜態障礙物ST圖的構建
4.2.2靜態障礙物ST圖的代碼解析
4.3動態障礙物與ST圖
4.3.1動態障礙物位置的確定
4.3.2動態障礙物的重構及端點極值的確定
4.3.3動態障礙物ST圖的構建
4.3.4動態障礙物ST圖構建的代碼解析
4.4自車速度的限制與規劃目標的確定
4.5小結
第5章縱向運動軌跡規劃(31min)
5.1縱向運動場景的分類與描述
5.2基於定速巡航的縱向運動軌跡的生成
5.2.1可行駛區域的描述與計算
5.2.2縱向運動軌跡生成算法描述
5.2.3縱向運動軌跡的生成
5.3有障礙物條件下縱向運動軌跡的生成
5.3.1車道跟隨條件下末狀態的採樣策略
5.3.2超車條件下末狀態的採樣策略
5.3.3自車末狀態ST點的篩選
5.3.4縱向運動軌跡的生成
5.4有停車點的條件下縱向運動軌跡的生成
5.4.1自車末狀態ST採樣
5.4.2代碼解析
5.5小結
第6章橫向運動軌跡規劃(44min)
6.1基於s的5次多項式的橫向運動軌跡的生成
6.1.1橫向運動軌跡生成的算法描述
6.1.2基於s的5次多項式的描述
6.1.3代碼解析
6.2基於二次規劃的橫向運動軌跡的生成
6.2.1等間隔橫向採樣
6.2.2根據參考線更新邊界
6.2.3根據靜態障礙物更新邊界
6.2.4基於二次規劃(OSQP)的橫向運動軌跡規劃模型的構建與求解
6.3實例分析
6.4代碼解析
6.5小結
第7章橫縱向運動軌跡的評估(23min)
7.1碰撞區域的構建
7.1.1碰撞區域構建過程詳解
7.1.2代碼解析
7.2縱向運動參考速度的構建
7.2.1定速巡航場景下縱向運動參考速度的構建
7.2.2定點停車場景下縱向參考速度的構建
7.2.3代碼解析
7.3縱向運動軌跡的過濾
7.3.1停車點、當前點與軌跡規劃終點的關系約束
7.3.2縱向運動軌跡中的速度、加速度和加加速度的關系約束
7.3.3代碼解析
7.4橫縱向運動軌跡的評估與計算
7.4.1縱向運動軌跡cost的計算
7.4.2橫向運動軌跡cost的計算
7.5小結
第8章橫縱向運動軌跡的優選(15min)
8.1障礙物運動軌跡預測環境的構建
8.1.1障礙物的過濾
8.1.2障礙物預測軌跡的生成
8.1.3代碼解析
8.2橫縱向運動軌跡的合成
8.3軌跡的檢驗與驗證
8.3.1軌跡的驗證
8.3.2代碼解析
8.4碰撞檢測與橫縱向運動軌跡的優選
8.4.1向量點積的定義與應用
8.4.2Axis Aligned Bounding Box(AABB)碰撞檢測算法描述
8.4.3Oriented Bounding Box(OBB)碰撞檢測算法描述
8.4.4代碼解析
8.5小結