自动驾驶Lattice规划算法详解:轨迹采样、评估与碰撞检测的Matlab和C++实现

上传者: jcGCtFgxQYF | 上传时间: 2026-01-25 17:06:31 | 文件大小: 710KB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文深入探讨了自动驾驶Lattice规划算法的关键步骤,包括轨迹采样、轨迹评估和碰撞检测。详细介绍了Matlab和C++两种语言的具体实现方法及其优缺点。文中不仅提供了完整的代码示例,还涵盖了VS2019编译环境配置以及QT5.15用于可视化的集成方式。此外,文章新增了轨迹预测模块和从MAT文件加载场景的功能,进一步增强了系统的灵活性和实用性。 适合人群:对自动驾驶技术感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础并希望深入了解路径规划算法的人群。 使用场景及目标:适用于研究机构、高校实验室以及相关企业的科研和技术开发项目。主要目标是帮助读者掌握Lattice规划算法的核心原理,并能够基于现有代码进行扩展和优化。 其他说明:文章强调了理论与实践相结合的学习方法,鼓励读者动手实验,通过修改参数观察不同设置对最终规划结果的影响。同时为后续使用强化学习进行自动调参埋下了伏笔。

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