无人驾驶路径规划测试与开发实验平台

无人驾驶汽车路径规划测试与开发实验平台路径规划包括使用离线地图进行路径选择的全局规划和从车辆自身周围环境开始的局部规划,全局路径规划可以使车辆导航在全球范围内具有全局最优特性，而局部路径规划可以使导航具有实时性，可以处理全局地图上不清晰或难以描述的环境条件，两者的结合可以使车辆导航具有更好的可用性。下面小编为您详细介绍!

　　介绍

　　该实验平台无人驾驶路径规划就是寻找一条从起点到终点的无碰撞行驶路径，路径规划包括全局和局部，全局路径规划主要为局部路径规划提供指导约束，使车辆沿着导航系统提供的一系列期望的局部目标点行驶。局部路径规划是指当车辆沿着期望的路径行驶时，通过车载传感器感知周围环境和交通信息，从而实现车道保持、动态避障等功能，后者要求算法具有更高的实时性。

　　全局路径规划方法流程

　　为了根据输入的任务点规划全局最优的安全路径，所生成的路径能够应对复杂的交通道路，并且能够为路径规划提供局部路径的详细路径信息。

　　根据流程图可以看出，系统的总体结构分为四个部分:地图信息读取和处理、外部信息输入、路径规划和规划路径信息输出。

　　地图信息的读取和处理主要包括从外部读取记录有地图信息的osm地图文件(OSM文件)，然后根据地图信息文件对相应的地图信息进行解码，包括不同模块的地图信息的信息读取和相应节点信息的存储。首先，根据OSM的原始属性获取节点的GPS坐标和路径。

　　然后，关于道路是单行道还是双行道的信息被读出并存储在列表中，以确保地图信息可用于随后的路径规划。在存储了初步信息之后，节点的属性(直路点、交叉点、起点、终点等)。)根据节点之间的连接信息和节点自身的坐标信息进行计算和处理。根据连接信息，还可以提取其他信息，例如由节点链接的其他节点的数量。

　　当输入外部信息时，实际上可以根据A*算法规划路径。

　　路径规划完成后，将输出初始路径信息。这里，系统将以两种方式显示生成的路径。第一种方法是在实际地图图像上绘制路径。第二种方法是以文本文件的形式输出详细的路径信息，并在相应的交叉点优化生成的路径。

　　该实验平台介绍了无人驾驶车辆虚拟仿真的应用，深度学习在无人驾驶车辆训练中的应用，以及并行驾驶技术对无人驾驶车辆虚拟测试技术的重要性，根据当前的发展，阐述了无人驾驶路径规划测试的意义。

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