图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning)，附几十种规划算法

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自动驾驶中的核心技术——运动规划概述
本文介绍了运动规划在自动驾驶系统中的重要作用及其应用场景。作为无人驾驶技术的核心模块之一，运动规划负责为车辆生成无冲突的安全路径，在动态环境中实时调整策略以应对障碍物和其他车辆的存在。
文章详细阐述了路径规划与轨迹规划的区别与联系：
路径规划以可达性为核心，在静态环境中生成最优路径；
轨迹规划则关注动态避障能力，在局部环境中逼近全局最优路径。
此外，文章还介绍了专栏的主要内容：涵盖从感知到控制的完整流程，并提供ROS C++、Python/Matlab等多种实现方式供读者学习参考。感兴趣的朋友可通过提供的二维码加入交流群组，获取更多学习资源和技术支持。

1 自动驾驶驶向何处？

自动驾驶（Autonomous Driving），又称无 Pilot驾驶（No-Pilot Technology），是一项前沿科技[1]。它是基于计算机视觉、人工智能技术[2]等，在无人干预的情况下完成道路行驶任务的技术体系[3]。
该技术通过实时感知环境信息并自主决策，在复杂交通场景中展现出较高的可靠性与安全性[4]。
通过优化交通路线选择与时间安排（Traffic Route Selection and Time Scheduling），自动驾驶技术不仅显著提升了出行效率（Travel Efficiency），而且在缓解城市拥堵方面发挥了重要作用[5]。
这一创新技术因此成为各国近年来的重点研发方向之一（Focus Area）。

自动驾驶分为五个等级

该系统设计允许驾驶员通过自适应巡航功能解放双脚操作但必须始终保持双手握紧方向盘以确保车辆稳定运行驾驶员仍需通过方向盘来完成对车辆的控制任务

L2半自动驾驶
驾驶员需要持续监控汽车行驶情况
L3高级自动驾驶技术 该系统允许驾驶员无需持续监控车辆运行在遇到特定情况时则需要遵循系统指示进行干预
L4级别的自动驾驶系统会在高速公路上或停车场时自动操作驾驶员无需一直盯着车辆
- L5最高级别的自动驾驶
  无人驾驶，此时无需驾驶员

百度创始人兼首席执行官李彦宏在第21届中国互联网大会上表示，在当前阶段L2级自动驾驶技术已达到大规模商业化应用水平的基础上, 未来将持续致力于向更高阶的自动驾驶系统目标迈进.

如何理解自动驾驶这项前沿技术的核心机制？在自动驾驶技术栈中，其主要组成部分包括感知、决策规划和控制三个模块。

感知模块类似于人的眼睛和耳朵系统，在智能系统中扮演着接收者角色；它们通过多种传感器技术实现对外部物理世界的感知功能；包括定位技术、建模与地图构建方法以及多源数据融合处理能力；控制模块类似于人体的手脚部位，在智能系统中承担着执行者的作用；它们能够根据预设指令精准地驱动执行机构；主要采用鲁棒控制技术和模型预测控制方法来实现系统的稳定性与响应速度；决策规划模块如同人体的大脑部分，在智能系统中承担着综合判断与指挥协调的核心职责；它能够通过对大量信息数据的分析处理来制定合理的决策方案；并根据决策结果生成相应的指令信号发送给执行层进行操作

在决策规划中，有一类技术称为运动规划，那么什么是运动规划呢？

2 什么是运动规划？

运动规划(Motion Planning) 以优化性为目标，在给定起始点和目标点的情况下，为机器人设计一条无阻碍的道路。其主要组成部分如下所述，在其核心功能上分为路径规划和轨迹规划两大模块。

那路径规划和轨迹规划有什么区别和联系呢？

路径规划(Path Planning)

将可达性作为核心考量，在路径约束下（特别是障碍物等限制因素）设计一套能够实现首末位置间的安全且无冲突的移动策略，并最终输出一条最优路径序列。

轨迹规划(Trajectory Planning) 主要关注稳定性和快速性的双重特性，在运动学与动力学约束下，并结合路径序列进行分析的基础上进行优化设计与实现目标为实现系统的高效运行提供可靠保障

通常情况下，在进行路径规划时所依赖的环境信息被称为全局规划(Global Planning)。而轨迹规划则主要基于三个要素：全局路径图、动态环境特征以及机器人运动学模型。该方法通过在局部区域执行实时避障操作并完成路径跟踪任务来实现对动态障碍物的有效规避。

本专栏旨在深入探讨路径规划与轨迹规划技术及其相关实现方法，并系统性地介绍工程实践中广泛使用的 ROS C++ 语言以及仿真环境中常用 Python 和 MATLAB 两种语言对常见规划算法的具体实现细节。通过丰富的案例分析与实践指导帮助读者全面理解其内在原理及应用价值。此外，在理论学习的同时还将补充部分机器人控制理论基础、传感器技术基础以及常见机器人运动学与动力学建模知识等必要背景内容以确保读者能够建立起完整的运动规划知识体系