自动驾驶综述 | 定位、感知、规划常见算法汇总
1. 引言
当前智能驾驶技术处于科技发展的最前沿阶段。该技术整合了包括计算机视觉在内的多个相关领域知识，并结合深度学习、传感器融合及控制理论等基础支撑体系。在当前自动驾驶系统中，定位、感知与规划构成了实现智能驾驶的关键环节。本文将从这三个关键领域归纳总结当前智能驾驶中的典型算法，并深入探讨其实现原理，并通过典型案例代码展示其应用过程。
2. 定位算法
自动驾驶车辆的识别位置 是确保其能够在道路上准确知道自身的确切位置，并据此做出后续决策的过程。常见的定位算法包括：
2.1 扩展卡尔曼滤波器（EKF）
Extended Kalman Filter (EKF) is a widely applied algorithm for addressing nonlinear dynamic system state estimation challenges. In the field of autonomous vehicles, the EKF is extensively utilized for tasks such as positioning and motion state estimation. The algorithm operates through a series of predict-and-update cycles to continuously refine the vehicle's positional information.
代码示例（EKF）：
import numpy as np
class EKF:
def __init__(self, F, H, R, Q, P):
# F: 状态转移矩阵
# H: 观测矩阵
# R: 观测噪声协方差
# Q: 过程噪声协方差
# P: 初始状态协方差
self.F = F
self.H = H
self.R = R
self.Q = Q
self.P = P
self.x = np.zeros((F.shape[0], 1)) # 初始状态
def predict(self, u):
self.x = np.dot(self.F, self.x) + u # 预测状态
self.P = np.dot(np.dot(self.F, self.P), self.F.T) + self.Q # 预测误差协方差
def update(self, z):
y = z - np.dot(self.H, self.x) # 计算残差
S = np.dot(np.dot(self.H, self.P), self.H.T) + self.R # 计算残差协方差
K = np.dot(np.dot(self.P, self.H.T), np.linalg.inv(S)) # 计算卡尔曼增益
self.x = self.x + np.dot(K, y) # 更新状态
I = np.eye(self.H.shape[1])
self.P = (I - np.dot(K, self.H)) @ self.P # 更新误差协方差
# 状态转移矩阵 F, 观测矩阵 H 等参数设置
F = np.array([[1, 0], [0, 1]])
H = np.array([[1, 0]])
R = np.array([[1]])
Q = np.array([[1, 0], [0, 1]])
P = np.array([[1000, 0], [0, 1000]])
ekf = EKF(F, H, R, Q, P)
# 假设输入观测值和预测步骤
for i in range(10):
ekf.predict(u=np.array([[1], [0]]))
ekf.update(z=np.array([[i + 1]]))
print(f"Step {i}: {ekf.x.ravel()}")
python
2.2 粒子滤波（Particle Filter）
该算法采用抽样方法实现对非线性系统的状态估计，在复杂动态环境下表现突出。特别适用于复杂动态环境中移动机器人位置估计问题。利用多个随机样本（即 particles）来近似表征系统后验概率分布，并通过重采样算法重新调整各 particles 的重要性权重。
代码示例（Particle Filter）：
import numpy as np
class ParticleFilter:
def __init__(self, num_particles, state_dim):
self.num_particles = num_particles
self.particles = np.random.rand(num_particles, state_dim) # 随机初始化粒子
self.weights = np.ones(num_particles) / num_particles # 初始化权重
def predict(self, u):
self.particles += u + np.random.randn(self.num_particles, self.particles.shape[1]) * 0.1 # 预测
def update(self, z, measurement_noise=0.1):
dist = np.linalg.norm(self.particles - z, axis=1)
self.weights = np.exp(-dist**2 / (2 * measurement_noise**2))
self.weights /= np.sum(self.weights) # 归一化权重
def resample(self):
indices = np.random.choice(range(self.num_particles), self.num_particles, p=self.weights)
self.particles = self.particles[indices] # 重采样
# 使用粒子滤波
pf = ParticleFilter(num_particles=1000, state_dim=2)
# 假设输入观测值和预测步骤
for i in range(10):
pf.predict(u=np.array([1, 0]))
pf.update(z=np.array([i + 1, 0]))
pf.resample()
print(f"Step {i}: {np.mean(pf.particles, axis=0)}")
python
3. 感知算法
在自动驾驶系统中，感知相当于扮演着类似于视觉的角色，在接收并解析来自外部环境的各种信号数据时提供关键反馈信息。通过从一系列传感器数据源获取信息并进行分析处理后，在实时动态变化的道路环境中快速准确地识别出道路上的关键元素包括障碍物、车道线以及交通标志等。
3.1 YOLOv5: 实时目标检测
基于YOLO（You Only Look Once）算法设计出一种高效的目标检测方法。通过使用最新的计算架构设计（如 RepVGG），YOLOv5实现了物体检测任务中的高精度。
YOLOv5模型应用：
import torch
import cv2
# 加载预训练的YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# 读取输入图像
img = cv2.imread('road_image.jpg')
# 进行预测
results = model(img)
# 打印检测结果
results.print()
# 显示检测结果
results.show()
python
3.2 激光雷达与点云处理
激光雷达能够捕捉高精度的三维点云数据，在感知环境中物体与障碍物方面发挥重要作用。主流的点云处理平台是PCL
点云处理代码：
import pcl
# 加载点云数据
cloud = pcl.load('lidar_data.pcd')
# 进行点云滤波（如下采样）
voxel_filter = cloud.make_voxel_grid_filter()
voxel_filter.set_leaf_size(0.1, 0.1, 0.1)
filtered_cloud = voxel_filter.filter()
# 保存处理后的点云
pcl.save(filtered_cloud, 'filtered_lidar_data.pcd')
python
4. 规划算法
规划模块承担着为车辆确定运行轨迹并制定障碍物规避方案的责任，在路径规划领域中广泛应用的一类有效方法主要包括A*算法、Dijkstra算法以及RRT（即快速扩展随机树）方法等
4.1 A* 路径规划算法
A * 是一种常用的启发式搜索算法，广泛应用于自动驾驶中的路径规划。
代码示例（A*算法）：
from queue import PriorityQueue
# A*算法的实现
def a_star(grid, start, goal):
open_list = PriorityQueue()
open_list.put((0, start))
came_from = {}
cost_so_far = {}
came_from[start] = None
cost_so_far[start] = 0
while not open_list.empty():
current = open_list.get()[1]
if current == goal:
break
for next in neighbors(grid, current):
new_cost = cost_so_far[current] + cost(current, next)
if next not in cost_so_far or new_cost < cost_so_far[next]:
cost_so_far[next] = new_cost
priority = new_cost + heuristic(goal, next)
open_list.put((priority, next))
came_from[next] = current
return reconstruct_path(came_from, start, goal)
# 假设的邻居节点和代价函数
def neighbors(grid, node):
# 返回周围节点
pass
def cost(current, next):
# 计算代价
pass
def heuristic(goal, next):
# 估算到目标点的距离
pass
def reconstruct_path(came_from, start, goal):
# 重建路径
pass
python
4.2 RRT：快速扩展随机树
RRT 是一种 highly efficient pathfinding algorithm, which is particularly suitable for path searching in complex environments and especially applicable to high-dimensional spaces.
代码示例（RRT算法）：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class RRT:
def __init__(self, start, goal, obstacle_list, rand_area):
self.start = Node(start)
self.goal = Node(goal)
self.obstacle_list
(续)：
```python
self.obstacle_list = obstacle_list
self.min_rand, self.max_rand = rand_area
self.node_list = [self.start]
class Node:
def __init__(self, position):
self.position = np.array(position)
self.parent = None
def get_random_node(self):
rand_node = np.random.uniform(self.min_rand, self.max_rand, size=2)
return self.Node(rand_node)
def get_nearest_node(self, rand_node):
distances = [np.linalg.norm(node.position - rand_node.position) for node in self.node_list]
nearest_node = self.node_list[np.argmin(distances)]
return nearest_node
def is_collision_free(self, node, nearest_node):
# 假设障碍物是圆形，检查新生成的路径是否与障碍物碰撞
for (ox, oy, size) in self.obstacle_list:
dist_to_obs = np.linalg.norm(node.position - np.array([ox, oy]))
if dist_to_obs <= size:
return False
return True
def plan(self, max_iter=500):
for _ in range(max_iter):
rand_node = self.get_random_node()
nearest_node = self.get_nearest_node(rand_node)
if self.is_collision_free(rand_node, nearest_node):
rand_node.parent = nearest_node
self.node_list.append(rand_node)
if np.linalg.norm(rand_node.position - self.goal.position) < 0.5:
self.goal.parent = rand_node
return self.generate_final_path()
return None
def generate_final_path(self):
path = []
node = self.goal
while node.parent is not None:
path.append(node.position)
node = node.parent
path.append(self.start.position)
return path[::-1]
# 障碍物列表，每个障碍物由 (x, y, 半径) 表示
obstacle_list = [(5, 5, 1), (3, 6, 1), (7, 5, 1)]
# 实例化RRT并进行路径规划
rrt = RRT(start=[0, 0], goal=[10, 10], obstacle_list=obstacle_list, rand_area=[0, 10])
path = rrt.plan()
# 可视化路径
if path:
path = np.array(path)
plt.plot(path[:, 0], path[:, 1], '-g')
plt.scatter([x for (x, y, s) in obstacle_list], [y for (x, y, s) in obstacle_list], s=100)
plt.grid(True)
plt.show()
python
5. 结论
自动驾驶技术基于先进的定位、感知与规划算法之间的紧密协作得以实现。伴随着技术的进步，在自动驾驶系统中对准确性和可靠性要求不断提升的过程中，在这项研究中我们对几种典型的定位、感知以及规划算法进行了总结，并通过代码实例展示了它们的实际运用情况。展望未来，在深度学习、量子计算以及5G通信等领域的持续发展推动下，在这一领域将出现更多的创新与突破
综上所述，在本文的综述中可以看出，在不同的模块中存在多种常见的算法及其实现方式。其中定位、感知与规划构成了自动驾驶的关键模块，在复杂的实际道路环境中，这些算法帮助车辆实现对复杂环境的精准感知和战略决策
如果有任何疑问或进一步的探讨，欢迎交流与讨论！