计划和控制

车辆成本图，最佳RRT*路径规划，侧面和纵向控制器

自动驾驶Toolbox™提供了支持路径计划和车辆控制的几个功能。万博1manbetx

To plan driving paths, you can use a vehicle costmap and the optimal rapidly exploring random tree (RRT*) motion-planning algorithm. You can also check the validity of the path, smooth the path, and generate a velocity profile along the path.
To design vehicle control systems, you can use lateral and longitudinal controllers that enable autonomous vehicles to follow a planned trajectory.

功能

车辆成本图

`VERICLECOSTMAP`	代表车辆周围规划空间的COSTMAP
`车辆限度`	商店车辆尺寸
`签到`	Check vehicle costmap for collision-free poses or points
`核对`	Check vehicle costmap for occupied poses or points
`getcosts`	在车辆Costmap中获取单元的成本价值
`setCosts`	设置车辆成本量置单元的成本价值
`通货膨胀计算机`	基于通货膨胀的COSTMAP的碰撞检查配置

路径计划

`pathPlannerRRT`	配置RRT*路径计划器
`计划`	Plan vehicle path using RRT* path planner
`checkPathValidity`	检查计划的车辆路径的有效性
`driving.Path`	计划的车辆路径
`插`	沿计划的车辆路径插入姿势
`Smoothpathspline`	使用立方样条插值平稳的车辆路径

Vehicle Control

外侧controllerstanley 计算转向角命令用于使用Stanley方法跟随路径的命令

块

Path Smoother Spline	使用立方样条插值平稳的车辆路径
速度剖面	给定运动限制的车辆路径的速度曲线
横向控制器斯坦利	使用Stanley方法控制路径的控制转向角
Longitudinal Controller Stanley	使用Stanley方法控制车辆的纵向速度

话题

Lateral Control Tutorial
在计划的路径下控制车辆的转向角，并执行车道更换。
路径规划和车辆控制的代码生成
Generate C++ code for a path planning and vehicle control algorithm, and verify the code using software-in-the-loop simulation.

特色示例

Create Occupancy Grid Using Monocular Camera and Semantic Segmentation

估计自由空间，并使用语义细分和深度学习创建占用网格。

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交通信号谈判

设计和测试决策逻辑，用于在交叉路口协商交通信号灯。

开放示例

高速公路车道更换计划者和控制器

设计和测试专为高速公路驾驶设计的车道更换操纵系统的计划者和控制器组件。

开放示例

生成高速公路车道更改规划师的代码

设计，测试和生成用于高速公路驾驶的车道更改规划师的C ++代码。此示例紧密遵循使用FRENET参考路径示例的高速公路轨迹计划。在此示例中，您：

开放示例

高速公路车道更换的自动测试

自动化组件的测试和为高速公路车道更改应用程序生成的代码。

开放示例

使用FRENET参考路径的公路轨迹计划

通过使用FRENET坐标中的参考路径和动态障碍列表，在高速公路驾驶场景中计划局部轨迹。

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使用FRENET参考路径的对象跟踪和运动计划

动态重新计划一个自治veh的运动icle based on the estimate of the surrounding environment. You use a Frenet reference path and a joint probabilistic data association (JPDA) tracker to estimate and predict the motion of other vehicles on the highway. Compared to the Highway Trajectory Planning Using Frenet Reference Path example, you use these estimated trajectories from the multi-object tracker in this example instead of ground truth for motion planning.

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Motion Planning in Urban Environments Using Dynamic Occupancy Grid Map

通过使用基于网格的跟踪器，在城市驾驶场景中执行动态重型。

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为控制器生成高速公路车道的代码

Test the highway lane following controller and generate C++ code for real-time applications on a prebuilt 3D scene from the Unreal Engine® driving simulation environment.

开放示例

控制器之后的高速公路车道自动测试

在应用程序之后自动对载体和生成的高速公路车道的代码进行自动测试。

开放示例