自动驾驶Lattice规划算法的Matlab与C++实现:轨迹采样、评估与碰撞检测

上传者: mVkCmDQqjTa | 上传时间: 2026-02-27 19:53:35 | 文件大小: 955KB | 文件类型: ZIP
内容概要:本文详细介绍了自动驾驶中Lattice规划算法的具体实现,涵盖轨迹采样、评估和碰撞检测三个主要环节。在轨迹采样部分,作者分别展示了Matlab和C++环境下横向和纵向轨迹的生成方式,如五次多项式用于横向采样,匀加速模型用于纵向采样。对于轨迹评估,文中提出了基于代价函数的设计思路,考虑了平滑性、障碍物距离和速度保持等因素。碰撞检测则采用了分离轴定理和矩形碰撞检测的方法,确保车辆安全避障。此外,还涉及了场景加载、可视化等功能的实现。 适合人群:对自动驾驶技术感兴趣的开发者,尤其是熟悉Matlab和C++编程语言的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解并实现自动驾驶规划算法的研究人员和工程师。目标是掌握Lattice规划算法的核心技术和具体实现步骤,能够独立完成相关项目的开发。 其他说明:文章提供了丰富的代码片段和实践经验分享,帮助读者更好地理解和应用所学知识。同时强调了不同编程环境下的优缺点对比,便于读者根据实际情况选择合适的工具进行开发。

文件下载

资源详情

[{"title":"( 7 个子文件 955KB ) 自动驾驶Lattice规划算法的Matlab与C++实现:轨迹采样、评估与碰撞检测","children":[{"title":"关键技术.docx <span style='color:#111;'> 38.05KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"从零入门到精通:自动驾驶Lattice规划算法详解(轨迹采样、评估与碰撞检测)matlab与cpp实.docx <span style='color:#111;'> 38.01KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"核心内容.md <span style='color:#111;'> 3.90KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"768138020343.pdf <span style='color:#111;'> 117.09KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"自动驾驶","children":[{"title":"2.jpg <span style='color:#111;'> 77.30KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"1.jpg <span style='color:#111;'> 129.63KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"3.jpg <span style='color:#111;'> 224.57KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明