路徑規劃
關注創建者：320科技工作室 創建時間：2020-04-15
路徑規劃的視頻教程
1-39基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Star
基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Star、RRT_Conncet是一種具有狀態約束的非線性系統生成開環軌跡的技術，相比于其他算法可以輕松處理障礙物的問題。程序中的各參數已進行詳細說明，起點坐標，終點坐標，步長，迭代數等均可根據需求進行更改，程序已調通。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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1-89基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優化的路徑規劃算法
基于matlab的人工蜂群和粒子群混合優化的路徑規劃算法，起點和終點確定的前提下，在障礙物中尋找最佳路徑。數據可更換自己的，程序已調通，可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。
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路徑規劃的實例教程
基于matlab的全局路徑規劃算法中的快速擴展隨機樹RRT路徑規劃算法及其改進方法RRT Star、RRT_Conncet是一種具有狀態約束的非線性系統生成開環軌跡的技術，相比于其他算法可以輕松處理障礙物的問題。程序中的各參數已進行詳細說明，起點坐標，終點坐標，步長，迭代數等均可根據需求進行更改，程序已調通。
以上基于離散優化的局部路徑規劃算法在規劃時需要進行坐標轉換，常規轉換方法存在積分等復雜運算，實時性有待進一步提高。
針對以上不足，本文中提出了一種基于離散優化的無人駕駛汽車局部路徑規劃算法，設計了一種基于運動估計結合高斯卷積的移動障礙安全性代價函數，并結合靜止障礙安全性代價函數，使無人駕駛車輛可以完成對靜止和移動障礙的規避；使用了一種新的坐標轉換計算方法，將路徑從規劃時使用的s-ρ坐標系轉換到大地笛卡爾坐標系，提高了實時性。最后仿真和實驗結果表明，提出的規劃算法規劃的路徑不僅能滿足避障要求，且運動軌跡平滑，車輛跟蹤路徑時側向加速度在合理范圍內，穩定性良好，實時性滿足無人車對局部路徑規劃算法的要求。
1 局部路徑規劃算法
局部路徑規劃是在已知全局路徑的基礎上進行的，全局路徑由高精度地圖提供。算法的流程如下：首先，使用三次樣條曲線對全局路徑進行弧長參數化擬合；然后，利用全局路徑上的弧長s和距離全局路徑的橫向偏移量ρ建立s-ρ坐標系，并規劃出一系列的平滑曲線，即候選路徑，再將其從s-ρ坐標系轉換到大地笛卡爾坐標系中以便于后續的路徑跟隨控制；最后，采用多目標代價函數從候選路徑中選擇出最優路徑。
1.1 全局路徑基準線的擬合
全局路徑由一系列離散的點序列組成，作為局部路徑規劃的基準線。考慮到三次樣條曲線的1階和2階導數具有連續性的優點，本研究使用三次樣條曲線來擬合全局路徑，即
式中：s為車輛當前位置距離基準線的最近點所在基準線上的弧長；si為該弧長所在的第i個路徑片段的起點；x0和y0為基準線的點在大地笛卡爾坐標系的x，y坐標；axi、bxi、cxi、dxi、ayi、byi、cyi和 dyi為基準線擬合的樣條曲線的參數。
如圖1所示，基準線在擬合時會被分成很多小段，其中每一段路徑片段都可以由式（1）表示。
展開 二、相關工作
無人機路徑規劃問題受到了廣泛的關注，引入了四旋翼機、太陽能UAV和傾轉旋翼機等多種UAV在城市環境中執行不同的任務。根據路徑規劃的復雜性,可以有兩類,即為一個UAV和路徑規劃協調路徑規劃為多個UAV和另一方面,路徑規劃可以進行基于需求在連續和離散空間的具體問題。上述問題與工作密切相關，下文將討論最新進展。
在單個UAV的路徑規劃問題中，有時需要同時生成多個路徑作為可選方案。多路徑規劃問題主要由群算法和進化算法來解決，因為這些算法可以在子種群的思想下并行運行。很多文獻都關注這個問題，通常通過計算不同個體之間的距離來初始化亞種群。兩個距離最小的個體被認為在同一個亞種群中，重復上述過程，直到亞種群數量達到指定的值。對待亞群體有兩種方式，即亞群體的作用相同或不同。在Ref.中，使用K-means聚類方法將整個種群劃分為ksubpopulation。在每個子種群中，質量較差的解決方案將被拋棄。然后引入小生境的思想，在它們自己的亞種群中進行搜索，從而一次生成k條路徑。
目前對多用戶群體路徑規劃的研究主要集中在連續空間的情況下，分布式路徑規劃方法受到了廣泛的關注。為了平衡多目標優化和搶占優先級的要求，采用模糊滿意優化方法求解具有搶占優先級的多目標模型。在多UAV路徑規劃問題中，經常將后退水平控制和分布式模型預測控制相結合，每個UAV可以根據僅與自身相關的約束來決定自己的行動。
展開 基于滾動窗口的路徑規劃算法依靠實時探測到的局部環境信息，以滾動方式進行在線規劃。在滾動的每一步，根據探測到的局部信息，用啟發式方法生成優化子目標，在當前滾動窗口內進行局部路徑規劃，然后實施當前策略(依局部規劃路徑移動一步)，隨滾動窗口推進，不斷取得新的環境信息，從而在滾動中實現優化與反饋的結合。由于規劃問題壓縮到滾動窗口內，與全局規劃相比其計算量大大下降。
基于滾動窗口的路徑規劃算法的具體步驟如下：
步驟0：對起點、終點、工作環境、機器人的視野半徑、步長進行初始化；
步驟1：如果終點到達，規劃中止；
步驟2：對當前滾動窗口內的環境信息進行刷新；
步驟3：產生局部子目標；
步驟4：根據子目標及已知環境信息，在當前滾動窗口內規劃一條優化的局部可行路徑；
步驟5：依規劃的局部路徑行進一步，步長小于視野半徑；
步驟6：返回步驟1。
2.3.2 滾動在線RRT算法流程
在一個滾動窗口內，隨機樹以當前位置為起始點，構建傳感器范圍內的隨機樹。構建方法與基本RRT算法一致。為了使全局環境中隨機樹具有向目標方向生長的趨勢，在運動規劃時引入啟發信息，減少隨機樹的隨機性，提高搜索效率。
令 代表隨機樹中兩個位姿節點間的路徑代價， 代表隨機樹中兩個位姿節點間的歐幾里德距離。類似于A*算法，本算法為隨機樹中每個節點定義一個估價函數： 。其中 是隨機節點 到樹中節點 所需的路徑代價。 為啟發估價函數，這里取隨機節點 到目標點 的距離為估價值， 。因此 表示從節點 經隨機節點 到目標節點 的路徑估計值。遍歷滾動窗口內隨機樹T，取估價函數最小值的節點 ，有 。
展開 五、授課大綱及日程安排
時間
授課內容及提綱
8月20日
星期二
1、課程介紹
2、自動泊車介紹
2.1 自動泊車的發展
2.2 自動泊車的供應商
2.3 攝像頭
2.3.1攝像頭的工作原理
2.32攝像頭的參數
2.4 超聲波
2.4.1超聲波的工作原理
2.4.2超聲波的參數
2.5 車身傳感器
3、算法開發原理
3.1 自動泊車的算法開發流程
3.2 自動泊車算法原理
3.2.1 自動泊車的模型
3.2.2 阿克曼定律
3.3 自動泊車算法開發工具
4、自動泊車的感知算法
4.1 定位模塊
4.1.1 幾種計算定位模塊的方法
4.1.2 定位模塊需要的信號
4.1.3 定位模塊的原理
4.1.4 定位模塊的實現
4.2 超聲波尋庫模塊
4.2.1 超聲波尋庫模塊框架
4.2.2 超聲波尋庫模塊的算法原理
4.2.3 超聲波尋庫模塊的算法仿真效果圖
4.3 攝像頭尋庫模塊
4.3.1 攝像頭尋庫模塊框架
4.3.2 攝像頭尋庫模塊的算法原理
4.3.3 攝像頭尋庫模塊的算法仿真效果圖
4.4 融合庫位算法原理
5、自動泊車的路徑規劃
5.1水平路徑規劃
5.1.1 水平路徑算法原理
5.1.2 水平路徑關鍵點計算
5.2 垂直路徑規劃
5.2.1 垂直路徑算法原理
5.2.2 垂直路徑關鍵點計算
5.3 水平和垂直路徑仿真效果圖
5.4 路徑規劃算法開發工具
8月21日
星期三
6、自動泊車的重新路徑規劃
6.1 路徑重新規劃原理
6.2 路徑重規劃算法開發工具
7、自動泊車的控制算法
展開 
路徑規劃的最新內容
的真實物理交互
內置MuJoCo、Bullet、ODE等5款主流物理引擎
精準模擬碰撞、抓取、軟體交互、繩索布料等復雜場景
為Sim-to-Real提供堅實的底層物理支撐
1.2專為算法訓練與“腦干協同”設計
合成數據工廠可自動生成深度、語義、力覺等標注數據
支持正逆運動學求解，適配分支、閉環、冗余自由度等復雜機構
集成OMPL庫，可實現靈活高效的路徑與運動規劃
決策技術展區重點呈現具身大模型、深度學習算法、路徑規劃系統等創新成果，多家企業將發布集成大語言模型與具身智能的解決方案，讓機器人實現常識推理與動態任務規劃，推動機器人從“自動化工具”向“自主化伙伴”加速演進。
接收造型專業提供的A面、總布置專業給出的斷面等核心設計信息后，AI會自動梳理建模邏輯、規劃實現路徑，按照既定思路，全程驅動 CATIA 完成從框架到成品的全流程建模，既貼合設計初衷，又大幅減少重復操作。
3.
例如，某實驗室開發的具身智能系統已經能夠理解"請把桌上的紅色杯子移到廚房"這樣的復雜指令，自主規劃移動路徑、識別目標物體并完成精確抓取，整個過程無需人工干預。這種能力標志著機器人從"程序化響應"向"情境化決策"的根本轉變。
產業變革：重構技術創新邏輯
大模型作為核心"大腦"的技術架構，正在重塑整個機器人產業的發展軌跡。
海克斯康為本次大賽帶來了三款行業領先的軟件解決方案，為選手們提供了多樣化的選擇空間：
DESIGNER
DESIGNER先進的CAD/CAM一體化解決方案，集設計、編程與仿真于一身，幫助選手高效完成復雜零件的建模與加工路徑規劃。
導航系統：GPS定位速度與精度，地圖渲染流暢度，路徑規劃與實時路況功能。
車輛控制：空調、座椅、車窗等控制功能的響應與反饋（需與車身網絡CAN/LIN等深度交互）。
智能手機互聯：Apple CarPlay， Android Auto， HiCar等的連接穩定性、功能完整性和延遲。
系統穩定性與性能：進行長時間壓力測試，檢查是否存在內存泄漏、應用卡死、系統重啟等問題。
增強系統柔性：無需精準對位插拔，機器人可以更靈活地規劃路徑和充電點位。在產線變更或工藝調整時，充電站的部署也更為便捷，真正支持“隨需而變”的柔性制造。
3. 提升安全與可靠性：全封閉式非接觸充電，無火花、無磨損，從根本上解決了傳統方式在噴涂車間、高粉塵環境（如面粉、鋁粉車間）下的爆炸風險，并滿足醫療制藥等行業的高潔凈度標準。
MBT)?：通過系統行為模型自動生成測試用例
?云原生測試?：在云環境中模擬復雜分布式系統進行測試
?智能化回歸測試?：AI根據代碼變更自動選擇相關測試用例
二、現代嵌入式系統復雜度提升與單元測試必要性
2.1 系統復雜度的指數級增長
現代嵌入式系統的復雜度遠超十五年前的水平，主要體現在：
?自動駕駛系統?：
現代自動駕駛系統包含數百萬行代碼，涉及傳感器融合、路徑規劃和決策控制等復雜模塊
滑觸線供電方案在復雜的路徑規劃下，難免出現線纜磨損、碳刷更換頻繁等問題，維護工作量大，且存在斷電風險。更重要的是，它限制了車輛的路徑靈活性，無法實現真正的“四向”無阻通行。換電方案雖然靈活，但需要建設換電站，且換電過程本身就會造成作業中斷，影響整體出入庫吞吐量。
魯渝能源方案：部署于路徑關鍵節點的“能量補給點”
魯渝能源的解決方案是將無線充電模塊巧妙地嵌入到穿梭車的運行路徑中。
其智能化優勢體現在三個維度：一是全流程自動化，無需人工干預即可完成從路徑規劃、信號采集到數據上傳的完整測試周期，將傳統需數天完成的重復性測試壓縮至數小時；二是場景高保真，支持自定義測試路徑與環境參數，可模擬不同人流量、墻體阻隔、信號干擾下的漫游場景；三是數據深度分析，測試結果自動同步至云端管理平臺，通過算法生成漫游質量熱力圖與性能衰減曲線，為設備研發優化提供精準數據支撐。
