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🔥 内容介绍
一、研究背景与主题引入
在自动驾驶技术迅猛发展的当下，自动驾驶赛车作为该领域的前沿应用，对路径规划算法提出了极高要求。赛车运动具有高速、动态、竞争激烈等特点，要求路径规划算法不仅能快速响应复杂多变的赛道环境，还要在保证安全的前提下，实现最优的行驶路径规划，以提升赛车在比赛中的竞争力。
快速探索随机树（RRT）算法作为一种基于采样的路径规划算法，凭借其快速探索高维空间、概率完备性等优势，在机器人路径规划、自动驾驶等领域展现出巨大潜力。然而，在自动驾驶赛车这一特定场景下，RRT算法面临着诸多挑战，如如何提高路径规划的实时性、优化路径质量以适应高速行驶需求等。因此，深入研究自动驾驶赛车基于RRT的路径规划具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、理论基础与文献综述
2.1 RRT算法基本原理
RRT算法由LaValle于1998年提出，其核心思想是在状态空间中通过随机采样构建一棵树状结构。算法从起始点开始，随机生成采样点，找到树中距离该采样点最近的节点，并从该节点向采样点方向扩展一定步长生成新节点。若新节点与最近节点之间的路径无碰撞，则将新节点加入树中。重复此过程，直到树覆盖目标位置或达到预设迭代次数，最后通过树结构回溯形成路径。
2.2 相关研究成果
前人在RRT算法及其改进方面开展了大量研究。在算法改进方面，RRT算法通过引入“重布线”机制，在构建树过程中不断优化路径，实现渐进最优路径规划；Informed RRT算法利用启发式信息缩小搜索空间，提高搜索效率；RRT-Connect算法采用双向搜索策略，从起点和目标点同时扩展两棵树，加快路径生成速度。在应用研究方面，RRT算法已广泛应用于机器人导航、无人机路径规划等领域，在自动驾驶领域也有一定研究，但针对自动驾驶赛车这一特定场景的研究相对较少。
2.3 研究缺口与问题
当前研究中，针对自动驾驶赛车场景的RRT算法研究存在以下缺口：一是现有算法在实时性方面难以满足赛车高速行驶的需求，尤其是在复杂赛道环境下，算法计算时间过长可能导致赛车无法及时做出决策；二是路径质量有待提高，原始RRT算法生成的路径通常不够平滑，存在较多折点，影响赛车行驶的稳定性和速度；三是缺乏对赛车动力学约束的充分考虑，导致规划出的路径在实际行驶中可能无法实现。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
ose, nextGoal);
% Check if the path is valid. If the planner fails to compute a path,
% or the path is not collision-free because of updates to the map, the
% system needs to re-plan. This scenario uses a static map, so the path
% will always be collision-free.
isReplanNeeded = ~checkPathValidity(refPath, costmap);
if isReplanNeeded
warning('Unable to find a valid path. Attempting to re-plan.')
% Request behavioral planner to re-plan
replanNeeded(BehavioralPlanner);
continue;
end
% Retrieve transition poses and directions from the planned path
[transitionPoses, directions] = interpolate(refPath);
% Smooth the path
numSmoothPoses = round(refPath.Length / approxSeparation);
[refPoses, directions, cumLengths, curvatures] = smoothPathSpline(transitionPoses, directions, numSmoothPoses);
% Generate a velocity profile
refVelocities = helperGenerateVelocityProfile(directions, cumLengths, curvatures, startSpeed, endSpeed, maxSpeed);
% Configure path analyzer
pathAnalyzer.RefPoses = refPoses;
pathAnalyzer.Directions = directions;
pathAnalyzer.VelocityProfile = refVelocities;
% Reset longitudinal controller
reset(lonController);
reachGoal = false;
% Execute control loop
while ~reachGoal
% Find the reference pose on the path and the corresponding velocity
[refPose, refVel, direction] = pathAnalyzer(currentPose, currentVel);
% Update driving direction for the simulator
updateDrivingDirection(vehicleSim, direction);
% Compute steering command
steeringAngle = lateralControllerStanley(refPose, currentPose, currentVel, ...
'Direction', direction, 'Wheelbase', vehicleDims.Wheelbase);
% Compute acceleration and deceleration commands
lonController.Direction = direction;
[accelCmd, decelCmd] = lonController(refVel, currentVel);
% Simulate the vehicle using the controller outputs
drive(vehicleSim, accelCmd, decelCmd, steeringAngle);
% Check if the vehicle reaches the goal
reachGoal = helperGoalChecker(nextGoal, currentPose, currentVel, speedConfig.EndSpeed, direction);
% Wait for fixed-rate execution
waitfor(controlRate);
% Get current pose and velocity of the vehicle
currentPose = getVehiclePose(vehicleSim);
currentVel = getVehicleVelocity(vehicleSim);
end
end
% Show vehicle simulation figure
showFigure(vehicleSim);
%load('helperSLCreateUtilityBus.mat');
open_system('Handlingmodel');
set_param('Handlingmodel','SimulationCommand','Update');
open_system('Handlingmodel/Vehicle Controller')
open_system('Handlingmodel/Vehicle Model');
sim('Handlingmodel')
🔗 参考文献
图片
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
