自动驾驶规划算法 · 工程落地实战
📘 30 章完整版
v2.0
01
自动驾驶规划算法概述
规划在系统中的位置 · 分类 · 工程挑战
02
坐标系与坐标变换
世界/车辆/传感器坐标系 · 四元数 · 工程管理
03
路径规划基础
Dijkstra · A* · 数据结构 · 工程优化
04
基于采样的路径规划
RRT / RRT* · Informed RRT* · 碰撞检测加速
05
路径平滑与优化
B样条 · 贝塞尔 · 多项式 · 约束处理
06
行为决策基础
有限状态机 · 决策树 · 状态流转
07
基于场景的行为决策
交规 · 路口 · 变道 · 场景引擎
08
基于学习的决策方法
模仿学习 · 强化学习 · 落地难点
09
运动规划基础
车辆运动学 · 动力学约束 · 模型简化
10
基于优化的运动规划
QP · MPC · 求解器调参
11
基于搜索的运动规划
Hybrid A* · Lattice Planner · 状态栅格
12
速度规划
ST图 · 速度曲线 · 舒适性约束
13
轨迹表示与评估
轨迹表示 · 代价函数 · 多目标权衡
14
碰撞检测算法
包围盒 · 距离场 · BVH · 网格加速
15
预测模块交互
预测轨迹 · 交互博弈 · 不确定性处理
16
控制模块接口
接口设计 · 跟踪误差 · 延迟补偿
17
系统架构与通信
ROS/ROS2 · 消息定义 · 解耦优化
18
仿真环境搭建
CARLA/SUMO · 场景构建 · 闭环测试
19
数据驱动规划
采集标注 · 模型训练 · 数据闭环
20
规划算法的评价指标
安全性 · 舒适性 · 效率 · 鲁棒性
21
实时性优化
复杂度 · SIMD · 多线程 · Profiling
22
参数调优与自适应
参数化规划 · 自适应 · 动态配置
23
故障诊断与安全机制
异常检测 · 安全冗余 · Fail-Safe
24
多车协同规划
V2X · 协同决策 · 多车场景
25
特殊场景处理
施工区域 · 紧急避让 · 无保护左转
26
规划算法的硬件适配
Jetson · X86 · 计算资源管理
27
代码规范与工程实践
C++/Python规范 · 单元测试 · CI
28
规划算法的版本管理
版本迭代 · A/B测试 · 实验管理
29
行业案例解析
Waymo · Tesla · Apollo · 经验教训
30
未来趋势与前沿
端到端规划 · 大模型 · 技术储备