轨迹非线性优化

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    • 一、轨迹优化原理(代价函数+梯度下降)
      • (1)对路径进行优化的后处理目的
      • (2)后处理步骤一:设计目标函数的进行轨迹优化
        • 1、曲率项目标函数
        • 2、光滑度项smoothness项目标函数
        • 3、代价地图障碍物项目标函数
        • 4、Voronoi图避障项目标函数(源码实际上好像没有用到这一项)
      • (3)后处理步骤二:采用梯度下降方法进行轨迹优化
    • 二、轨迹优化代码实现
      • 使用梯度下降的方式对路径进行平滑
        • 1、障碍物优化项
        • 2、Voronoi人工势场优化项(没有用到)
        • 3、光滑度优化项
        • 4、曲率优化项

一、轨迹优化原理(代价函数+梯度下降)

(1)对路径进行优化的后处理目的

在stage 1的子节点扩张的过程中,路径会有一些额外的不必要控制动作(即steering),所以算法的第二个部分就是对生成点曲线进行平滑处理。,轨迹优化后让汽车可以进行跟随路径
.

(2)后处理步骤一:设计目标函数的进行轨迹优化

1)优化的目标
1、路径长度或代价应该是接近最优的;
2、路径必须是光滑的
3、生成的路径必须与障碍物保持一定的距离

注意:对生成路径的要求太多,会造成优化难度增加

1、曲率项目标函数

(1)目的:对路径的每个节点的瞬时曲率变化设置一个上限【防盗标记–盒子君hzj】
(2)代价函数公式:
轨迹非线性优化_第1张图片

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