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最近的工作重心回到到算法上之后,陆陆续续开始学习一些自动驾驶的控制算法。目前工作的方向主要是online trajectory generation和底层控制。
对于在线路径规划,一个重要的概念是其应该能提供给车辆一个速度和方向控制命令,使底层控制器跟随这个输入去执行运动控制操作。
人工势场法(Artificial Potential Field Method)是一个典型的在线路径算法。其运用了'水往低处流'的思路,很自然的能够理解车辆路径的产生规律。
话不多说,直接上Matlab代码看一下。
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density = 0.2;
Grid_X = 0:density:10;
Grid_Y = 0:density:10;
Basic_Z = ones(length(Grid_X), length(Grid_Y));
P0 = 20;
a = 20; %斥力影响因素
b = 10; %引力影响因素
%%
Goal = [10,10]; %目标
Obs = [3,2;
3,3;
5,7;
5.3,6;
6,6;
2,4;
3,8;
4,7;
8,9]; %障碍物坐标
for k1 = 1: length(Grid_X)
for k2 =1:length(Grid_Y)
X_c = Grid_X(k1);
Y_c
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