图解自动驾驶中的运动规划(Motion Planning)，附几十种规划算法_自动驾驶驾驶动态规划算法
百度创始人兼首席执行官李彦宏在2022世界人工智能大会上阐述了当前L2级自动驾驶技术能够实现大规模化的商业化应用，并将致力于推进L3及更高级别的自动驾驶技术的发展。
在当前科技领域中对实现自动驾驶的关键机制是什么？其核心功能模块主要包含感知系统决策与规划系统以及控制系统
感知模块类似于人的视觉和听觉器官，在接收并分析外部环境的信息时发挥着重要作用；它整合了定位技术用于环境建模以及多传感器数据融合的方法。控制模块如同人体的手与脚，在执行动作中接收并传递至执行机构如电机与发动机；该单元采用鲁棒控制系统设计以及基于模型的预测性控制系统方案以提升系统的稳定性和响应速度。决策规划单元犹如大脑中枢，在根据实时反馈信息动态预测未来状态并制定相应的策略后会将计算出的最佳行动指令发送至执行层以完成任务分配
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，在给定起始点与目标点的环境下设计机器人连续无冲突的状态转移过程。该方案的主要架构包含两大组成部分：一是路径规划问题的核心在于生成可行路径；二是轨迹规划则负责生成连续无冲突的状态序列，并通过外部链接可进一步了解详细信息
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)
以可达性为基础遵循路径约束（如障碍物），规划机器人从起始位置到目标位置的最优路径序列。
**轨迹规划(Trajectory Planning)**主要关注稳定性和快速性这两个关键因素；遵循运动学和动力学约束以及路径序列的规律，在确定运动参数时力求逼近整体路径。
从整体上讲，在机器人学领域中对移动机器人进行路径规划的问题其输入为空间中的固定布局,也被称作全局规划(Global Planning);而轨迹规划问题则需考虑的因素更多,其输入包括全局路径、动态环境以及系统运行时必须遵循的技术规范,通常仅关注如何避开障碍物并实现目标运动轨迹,也被称作局部规划(Local Planning)
本专栏旨在详细讲解路径规划与轨迹规划的相关技术，并主要运用工程实践中广泛采用的ROS C++语言和仿真模拟中常用到的Python/Matlab两种编程语言来实现典型算法。同时辅以相关知识模块包括机器人控制系统基础、传感器技术及其应用等，帮助读者全面掌握运动规划的核心原理及实现方法。具体大纲如下：
3 运动规划实战教程
🔥 专栏地址：运动规划实战精讲
🚀 第零章——自动控制原理
- 控制原理 | MATLAB控制系统仿真常用功能解析及其应用
- 控制原理 | PID调节器的三个调节参数对系统性能的影响机制研究
- 控制原理 | 区分系统误差、随机误差与偶然误差的科学方法及典型案例分析
- 控制原理 | 透彻阐述傅里叶级数与傅里叶变换的基本理论关系及工程应用
- 控制原理 | 深入剖析卡尔曼滤波算法的理论基础与实践应用
🚀 第一章——常见机器人建模
- 建模分析 | 图文详解D-H法(以SCARA机器人为例)
- 建模分析 | 仿人机器人(五连杆、七连杆)拉格朗日动力学建模
- 建模分析 | 平面2R机器人(二连杆)运动学与动力学建模(附Matlab仿真)
- 建模分析 | 差速轮式移动机器人运动学建模(附Python/Matlab仿真)
- 建模分析 | 阿克曼机器人运动学建模(附Python/Matlab仿真)
本章主要基于图结构进行分析与研究，并附有链接部分供进一步学习。
- 地图结构 | 栅格地图占据可视化（附Matlab建模实验）
- 地图结构 | 成本层可视化（附ROS C++仿真）
- 地图结构 | 维诺图Voronoi可视化（附C++/Python/Matlab仿真）
- 地图结构 | 八叉树Octomap与Rviz可视化
🚀 第三章——全局规划之图搜索
- 路径规划 | 图解A*、Dijkstra、GBFS算法的异同(附C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 图解跳点搜索JPS算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 图解Theta*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 图解Lazy Theta*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 图解动态A*(D*)算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 图解LPA*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 图解D* Lite算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 详解维诺图Voronoi算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
🚀 第四章——全局规划之采样搜索
- 路径规划 | 图解概率路图PRM原理及其参数分析
- 路径规划 | 图解RRT算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 图解RRT*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 图解RRT-Connect算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | 图解Informed RRT*算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
🚀 第五章——智能算法
- 路径规划 | 蚁群算法的可视化演示及其应用分析（附ROS C++/Python/Matlab仿真）
- 路径规划 | 粒子群优化算法PSO的可视化演示及其优化原理及实现方法（附ROS C++/Python/Matlab仿真）
- 路径规划 | 遗传算法GA的可视化演示及其优化策略及实现技巧（附ROS C++/Python/Matlab仿真）
🚀 第六章——局部路径规划
- 轨迹规划 | 图解线性二次调节器LQR算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- [轨迹规划 | 图解线性二次状态调节器LQI算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)]
- [轨迹规划 | 图解滑模控制SMPH算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)]
- 轨迹规划 | 图解动态窗口法DWA(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 轨迹规划 | 图解人工势场法APF(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 轨迹规划 | 图解社会力模型SFM(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 轨迹规划 | 图解时间步进边界法TEB算法(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
🚀 第七章——曲线生成与轨迹规划
- 曲线生成 | 基于多项式插值的路径规划方案(附ROS C++/Python/Matlab实现)
- 曲线生成 | 可视化解析贝塞尔曲线生成机制(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 曲线生成 | 三次样条曲线插值方法研究(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 曲线生成 | B样条曲线生成算法探讨(基本概念与节点构造解析)
- 曲线生成 | B样条曲线生成算法实现及应用实例(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | Dubins路径优化设计及其在移动机器人中的应用(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
- 路径规划 | Reeds-Shepp路径规划算法研究及其在移动机器人中的应用(附ROS C++/Python/Matlab仿真)
🚀 第八章——趣味应用
简单介绍一下自己啊！我是于2013年毕业于上海交通大学的一名应届毕业生。在校期间我就对技术充满热情，并且有了一段在小公司工作的经历。毕业后先后又曾在华为、OPPO等知名的大公司工作过一段时间。2018年开始进入阿里巴巴并持续至今。
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