### 自动驾驶算法分享与实现：代客泊车AVP的Python Demo #### 前言 本文旨在探讨一种利用Python实现的代客泊车（Automated Valet Parking, AVP）算法。主要内容涵盖AVP算法的核心部分，包括但不限于基于A*算法的全局导航路径生成方法、自动泊车轨迹生成策略以及基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的车辆横向和纵向控制技术。此外，还将简要介绍如何设置和调试这一示例程序所需的环境。 #### 一、环境配置 为了顺利运行本文提供的代客泊车AVP Python示例代码，需确保系统中已安装Python 3.6版本，并且还需安装一系列必要的第三方库。这些库可通过执行以下命令来安装： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 其中`requirements.txt`文件中包含了所有必需的依赖项。值得注意的是，`opencv-python`库可能无法通过pip直接安装，建议使用conda环境进行安装。以下是具体步骤： 1. **基本依赖**： - `numpy` - `opencv-python` - `python-maths` - `scipy` - `time` - `matplotlib` 2. **安装方法**： - 对于`opencv-python`，建议使用以下命令在conda环境中安装： ```bash conda install opencv ``` 完成以上步骤后，即可满足运行示例程序所需的最低环境配置要求。 #### 二、算法流程 ##### 1. 全局导航路径生成 在AVP算法中，全局导航路径生成主要采用A*算法。A*是一种常用的寻找最短路径的算法，在地图上搜索从起始点到终点的最短路径。其核心思想是在探索过程中同时考虑两个因素：已经走过的路径长度以及到达目标节点的估计距离。在AVP场景中，A*算法可以帮助车辆找到从当前位置到达目标停车位置的最佳路径。 ##### 2. 自动泊车轨迹生成 自动泊车轨迹生成是AVP算法中的另一个关键环节。该过程涉及计算车辆从当前行驶状态平稳过渡至最终停放位置所需的一系列动作指令。通常情况下，这一步骤会利用运动学模型和优化方法来确保轨迹的安全性和平滑性。例如，可以使用曲线拟合或样条插值等技术来生成一条连续平滑的行驶轨迹。 ##### 3. 基于MPC的横纵向控制 基于MPC的横纵向控制则是指利用模型预测控制策略对车辆进行精确控制。MPC是一种先进的控制方法，特别适用于处理具有约束条件的动态系统。在AVP场景下，它可以帮助车辆在遵守速度限制、避免碰撞的同时，实现精确的停车操作。MPC通过不断更新预测模型并在每个采样时刻求解一个优化问题来实现这种控制策略。 #### 三、调试方法 为了更好地理解和调试上述算法，下面列出了一些常见的调试步骤和技巧： 1. **更改停车位**：可以在`main_autopark.py`文件中修改停车位编号（共有1~24个停车位可供选择）。 2. **更改起点**：同样地，在`main_autopark.py`文件中可以调整车辆的起始位置。 3. **调整障碍物坐标**：根据实际环境的变化，可以通过修改障碍物的位置信息来模拟不同的场景。 4. **调整墙壁坐标**：对于模拟环境中存在的墙壁或其他固定障碍物，也需要相应调整其坐标信息以反映真实情况。 通过上述步骤，开发者可以有效地测试并优化算法性能，确保其在各种复杂环境下的鲁棒性和实用性。 本文不仅介绍了代客泊车AVP算法的基本原理和技术细节，还提供了具体的环境配置指南和调试技巧。这为读者深入理解并实践AVP技术提供了一个良好的起点。

时空联合规划是在自动驾驶领域中一种综合考虑空间和时间因素的路径规划方法。它旨在解决在约束动态环境中，如何更有效地预测与规划车辆运动轨迹的问题。这种方法尤其适用于复杂多变的道路条件，例如在狭窄道路交汇或超车时，能够提供合理的行驶轨迹。 传统的路径规划方法在考虑车辆运动时，往往将空间和时间因素分开处理，这样会造成在规划过程中丢失一些关键信息，从而影响最终轨迹的优劣。时空联合规划通过将空间和时间联合起来，在三维空间内直接计算最佳轨迹，因此可以提供更加准确和高效的解决方案。 时空联合规划的实现通常包括以下几个步骤：在x-y平面求解最佳行车路线；接着，根据路径计算行车速度的曲面；计算曲面上的最佳速度，获得最终的轨迹。这种方法可以充分考虑动态障碍物信息，使得路径规划更加合理。 在方法论上，时空联合规划可以基于搜索的规划方法、基于迭代计算的规划方法和基于时空走廊的规划方法等实现。例如，基于Hybrid A*的时空联合规划是一种有效的路径规划技术。Hybrid A*算法结合了启发式搜索和动态规划的特点，可以有效处理复杂场景下的轨迹规划问题。它利用离散化前轮转角集合和加速度集合来更新车辆状态，同时定义时空节点的启发式函数和成本函数来优化搜索过程，从而加快路径规划的搜索速度，降低算力要求。 构建三维时空联合规划地图是时空联合规划中的关键步骤，它基于二维栅格地图沿时间轴扩展生成三维时空地图。三维时空地图不仅包含车辆的位置和运动学信息，还能展示车辆的状态更新过程，包括横向和纵向速度以及偏航角。这样的地图可以为车辆提供更加丰富的环境信息，使得路径规划更加精确。 在应用案例展示中，时空联合规划能够有效解决窄道会车问题。窄道会车对于自动驾驶车辆来说是一个挑战，因为需要在有限的空间内合理地规划车辆的行进路线和速度。时空联合规划可以提供一种在三维空间内直接计算最佳轨迹的方法，从而有效避免会车时的潜在碰撞风险，保证行车安全。 时空联合规划在自动驾驶中的应用具有诸多优势。它能够更合理地考虑动态障碍物的影响，避免传统算法容易陷入的轨迹次优问题。同时，这种方法符合人类驾驶习惯，通过直接学习人类司机的行为模式，可以使得自动驾驶系统更加容易被用户接受和信任。在未来，随着技术的不断进步和算法的进一步优化，时空联合规划将在自动驾驶领域发挥越来越重要的作用。 时空联合规划作为自动驾驶预测与决策规划的重要组成部分，通过将空间和时间因素结合起来，为自动驾驶车辆在复杂环境中的安全、高效运行提供了新的解决思路和方法。随着相关技术的不断成熟和应用范围的扩展，时空联合规划将有助于推动自动驾驶技术的发展，并最终实现安全可靠的自动驾驶系统。

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"基于LQR算法的自动驾驶控制：动力学跟踪误差模型的C++纯代码实现与路径跟踪仿真",自动驾驶控制-基于动力学跟踪误差模型LQR算法C++纯代码实现，百度apollo横向控制所用模型。 代码注释完整，可以自己看明白，也可以付费提供代码和算法原理讲解服务。 通过C++程序实现的路径跟踪仿真，可视化绘图需要安装matplotlibcpp库，已经提前安装好包含在头文件，同时需要安装Eigen库，文件内也含有安装教程。 可以自定义路径进行跟踪，只需有路径的X Y坐标即可，替下图中框框标出来的地方路径就可以了。 图片是双移线和一些自定义的路线仿真效果。 ,自动驾驶控制; LQR算法; C++纯代码实现; 动力学跟踪误差模型; 横向控制; 路径跟踪仿真; matplotlibcpp库; Eigen库; 自定义路径跟踪; 图片仿真效果,C++实现LQR算法的自动驾驶路径跟踪控制代码

HEV串并联(IMMD) 混动车辆仿真 simulink stateflow模型包含工况路普输入,驾驶员模型,车辆控制模型（电池CD CS 状态切 以及EV HEV Engine 模式转), 电池、电机系统模型, 车辆本体模型等。 可进行整车仿真测试验证及参数优化，体现IMMD基本原理。 HEV串并联(IMMD)混动车辆仿真技术是一项涉及到使用Simulink和Stateflow工具构建模型的技术。IMMD（Intelligent Multi-Mode Drive）系统是混合动力车辆中的一个多模式驱动系统，它可以根据不同的驾驶条件和路况，智能切换电动汽车(EV)模式、混合动力(HEV)模式和发动机单独驱动模式。该仿真模型涉及到多个关键模块，包括工况路普输入、驾驶员模型、车辆控制模型、电池模型、电机系统模型和车辆本体模型等。 工况路谱输入指的是根据实际道路测试或驾驶数据生成的车辆行驶环境参数，这些参数是仿真测试的基础。驾驶员模型在仿真中扮演着模拟人类驾驶员行为的角色，它可以是简单的规则驱动模型，也可以是基于复杂算法的模型，用以模拟驾驶员的加速、制动、转向等操作。 车辆控制模型是整个混动车辆仿真的核心，它根据电池状态（电池充放电状态CD CS）和当前的行驶模式来决定最合适的工作状态。这个模型会涉及到电驱动和发动机驱动模式之间的切换逻辑，以及整个能量管理系统的控制策略。电池和电机系统模型则分别负责模拟电池的充放电特性和电机的工作特性。车辆本体模型则包含车辆动力学、传动系统、制动系统等关键部分。 整车仿真测试验证及参数优化是通过构建上述模型后进行的一系列仿真活动，目的是为了验证模型的准确性和系统的稳定性，并根据测试结果对系统的参数进行调整和优化。这一过程能够帮助工程师理解IMMD系统的基本原理，并对其工作性能进行深入分析。 从文件名称列表中可以看出，该压缩包内含多个与HEV串并联混动车辆仿真相关的文件。例如，“串并联混动车辆仿真模型.html”可能是对整个仿真模型的说明文档，“串并联混动车辆仿真技术分析”和“串并联混动车辆仿真研究一引言随着汽车工”可能是对技术原理和应用背景的详细阐述。同时，“标题串并联混动车辆仿真模型和验证摘要本.doc”可能是对仿真模型的结构和验证结果的总结。而“混动之梦探秘串并联系统与模型在这个.txt”可能涉及到对串并联系统在混动车中的应用和模型构建的探讨。 这些文档共同构成了HEV串并联混动车辆仿真技术的详细说明，从理论基础到实际应用，再到系统的搭建和验证过程，覆盖了这一技术领域的各个方面。通过这些文件的阅读和理解，可以深入把握HEV串并联混动车辆仿真技术的关键点和实现细节。

Uniform provisions concerning the approval of devices for reversing motion and motor vehicles with regard to the driver’s awareness of vulnerable road users behind vehicles 联合国欧洲经济委员会（UNECE）的R158法规是关于车辆后视装置及驾驶员对车后易受伤道路使用者感知的统一规定。该法规旨在确保机动车在倒车时，驾驶员能够有效感知到车辆后方的弱势道路使用者，如行人、儿童、骑自行车者等，从而降低交通事故的风险。 法规R158是联合国1958年协议的一部分，其目的是通过制定统一的技术规定，促进成员国之间汽车设备和部件批准的相互认可。这一协议经过多次修订，最新的版本包含了2017年9月14日生效的修正案。R158法规于2021年6月10日正式成为1958年协议的附件。 法规内容主要包括： 1. **适用范围**：R158法规适用于所有安装了倒车装置的机动车辆，要求这些装置能帮助驾驶员识别并警告车辆后方的易受伤道路使用者。法规涵盖的设备包括但不限于倒车摄像头、倒车雷达和其他辅助视觉系统。 2. **定义**：法规定义了“倒车装置”是指安装在车辆上，用于增强驾驶员在倒车时对周围环境理解的设备。同时，法规也定义了“易受伤道路使用者”，即那些在交通环境中由于身体脆弱性而更易受到伤害的人，如儿童、老人、行人和骑自行车的人。 3. **技术要求**：法规详细规定了倒车装置的技术性能标准，包括但不限于视野覆盖范围、图像质量和响应时间。例如，摄像头必须提供清晰的图像，以便驾驶员可以识别出至少某些特定尺寸的物体，雷达系统则需要在特定距离内发出警告。 4. **测试与认证**：制造商必须按照R158的规定进行产品测试，并获得联合国授权的认证机构的认可。只有符合这些严格标准的设备才能被批准安装在车辆上。 5. **互认原则**：根据联合国1958年协议，成员国之间应相互承认依据R158法规授予的批准证书。这意味着一个国家批准的符合R158的设备可以在其他成员国市场上销售和使用。 6. **持续改进**：随着技术的进步，R158法规也会不断更新，以适应新的安全需求和技术创新，如自动驾驶辅助系统的集成。 R158法规的实施对于提升道路交通安全具有重要意义，它强调了对弱势道路使用者的保护，是全球汽车安全法规体系中的重要一环。通过强制性的倒车装置要求，R158有助于减少因倒车事故造成的伤亡，特别是在视线受阻或驾驶员盲区较大的情况下。

内容概要：本文深入探讨了一份详细的L4无人车自动驾驶系统方案文档，尽管没有配套代码，但提供了丰富的理论和技术指导。文档主要分为感知层、决策层和执行层三大模块。感知层利用多种传感器（如激光雷达、毫米波雷达）获取环境信息；决策层基于感知数据制定驾驶策略，涵盖从简单行驶到复杂路况的处理；执行层负责将决策转化为具体的车辆操作。文中还讨论了多传感器时间同步、路径规划算法、横向控制算法以及故障恢复机制等关键技术的具体实现方法。此外，强调了系统方案文档对于项目方向的重要性及其局限性。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注L4级别无人驾驶系统的工程师和研究人员。 使用场景及目标：帮助读者理解L4无人车自动驾驶系统的整体架构和核心技术，为后续的实际编码和系统集成提供理论支持。同时，也为跨学科团队成员之间的沟通搭建桥梁，促进项目的顺利推进。 其他说明：虽然文档未附带代码，但它为理解和实现真正的自动驾驶系统奠定了坚实的基础。文中提供的伪代码和简化的代码示例有助于加深对各个模块的理解。

BDD100K：大规模多样化驾驶视频数据集

"ardrone-web-controls" 是一个专为AR-Drone 2.0设计的网络控制仪表板项目，它允许用户通过Web浏览器对无人机进行远程操控。 这个项目的核心目标是提供一个直观、易用的界面，让用户能够通过互联网与Parrot的AR-Drone 2.0进行交互。这种网络控制方式极大地扩展了无人机的可操作范围，不再局限于直接无线连接的限制，使得用户可以在更远的地方监控和操纵无人机。 "JavaScript" 表明这个项目主要使用JavaScript编程语言来实现。JavaScript是一种广泛应用于网页和服务器开发的脚本语言，尤其在构建交互式用户界面方面表现突出。在这个项目中，JavaScript被用来创建控制逻辑、处理用户输入、以及与无人机的通信协议。 【文件结构】虽然具体的源代码没有提供，但根据压缩包文件名"ardrone-web-controls-master"可以推测，这是一个GitHub仓库的克隆或下载，通常包含以下几个部分： 1. `index.html`: 主页文件，定义了用户界面的结构和样式。 2. `css` 文件夹：存储CSS样式表，负责页面的视觉设计和布局。 3. `js` 文件夹：存放JavaScript源代码，包括控制逻辑、事件处理函数和与无人机通信的脚本。 4. `lib` 或 `vendor` 文件夹：可能包含第三方库，如用于处理WebSocket通信的库，或者处理无人机API的库。 5. `images` 或 `media` 文件夹：可能包含图标和其他媒体资源。 6. `.gitignore` 和 `README.md` 文件：分别用于定义Git忽略的文件和项目的基本说明。 在这个项目中，JavaScript可能利用WebSocket技术实现实时双向通信，将用户的控制指令发送到无人机，并接收无人机的状态反馈，如位置、速度、电池状态等。同时，项目可能使用了Parrot的开放API，该API允许开发者通过HTTP或UDP协议与无人机进行交互。 "ardrone-web-controls" 是一个结合了JavaScript技术与无人机控制的创新应用，它展示了Web技术在物联网(IoT)领域的潜力，使用户可以通过浏览器这样的通用平台实现对物理设备的远程控制。对于想要学习无人机控制、JavaScript编程以及网络通信的开发者来说，这是一个极具价值的参考项目。

在自动驾驶技术中，坐标变换和图像处理是至关重要的环节，它们为车辆提供了对周围环境的精确理解。本项目中，通过使用MATLAB进行坐标变换，将来自不同传感器（如相机和毫米波雷达）的数据整合成统一的鸟瞰图，从而实现更有效的路径规划和障碍物检测。 我们来了解一下坐标变换的概念。在自动驾驶系统中，存在多种坐标系，例如相机坐标系、毫米波雷达坐标系、车辆坐标系和全局地图坐标系等。这些坐标系之间的转换对于融合不同传感器的信息至关重要。MATLAB 提供了一系列强大的数学工具，如 `transformPoint` 和 `geotrans` 函数，用于在不同坐标系之间进行平移、旋转和缩放操作，确保数据的一致性和准确性。 图像处理在该过程中也扮演了重要角色。相机是自动驾驶汽车获取环境视觉信息的主要方式，但原始图像数据需要经过预处理才能转换为有用的信息。描述中提到的“鸟瞰图”是一种将三维空间信息投影到二维平面的技术，它可以帮助车辆获得广阔的视野，识别出道路上的障碍物和车道线。这个过程通常包括图像校正、色彩增强和透视变换等步骤，其中透视变换是将图像从正常视角转换为顶部视角的关键，可以使用MATLAB的 `imtransform` 函数来实现。 深度学习在这个领域也有着广泛的应用。它可以用来训练模型自动检测图像中的特定对象，如行人、车辆或其他道路标志。这些深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），可以从大量的标注数据中学习特征，并在实时运行时快速准确地识别目标。在MATLAB中，可以使用 `deepLearningToolbox` 来构建、训练和部署这样的模型。 至于标签“matlab坐标变换”，这表明项目着重于利用MATLAB的函数来完成坐标变换任务。MATLAB提供了丰富的数学库，使得用户能够方便地进行几何变换，包括旋转、平移和缩放，这对于处理不同传感器的坐标系至关重要。而“图像”标签则意味着图像处理和分析是项目的核心部分，这涉及到图像预处理、特征提取和目标检测等多个方面。 这个项目展示了如何综合运用MATLAB的坐标变换工具和图像处理技术，结合深度学习模型，来解决自动驾驶领域的关键问题。通过将多传感器数据整合到统一的鸟瞰图中，可以提高系统的感知能力和决策效率，进一步推动自动驾驶技术的发展。