自动驾驶用到哪些算法了（自动驾驶的两种方案）

本篇文章给大家谈谈自动驾驶用到哪些算法了，以及自动驾驶的两种方案对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、自动驾驶系统的定位方法有哪些
• 2、自动驾驶——自动泊车之AVM环视系统算法框架
• 3、自动驾驶涉及到哪些技术的应用?
• 4、自动驾驶路径规划几大常用算法对比分析
• 5、【自动驾驶】碰撞检测算法

自动驾驶系统的定位方法有哪些

自动驾驶系统的定位方法主要包括融合全球定位系统和惯性导航系统的方法以及地图辅助类定位方法。融合全球定位系统和惯性导航系统的方法：GNSS：利用卫星信号进行定位，定位精度取决于设备成本，通常在几十米到几厘米之间。INS：通过测量车辆的加速度和角速度等信息，推算出车辆的当前位置和姿态。

自动驾驶系统的定位方法主要包括结合全球定位系统和惯性导航系统的定位技术，以及地图辅助类定位技术。结合GNSS和INS的定位技术：这种技术结合了全球定位系统的卫星信号和惯性导航系统的传感器数据，以提高定位精度。

目前使用最广泛的自动驾驶定位方法包括融合全球定位系统（GNSS，GlobalNavigationSatelliteSystem）和惯性导航系统（INS，InertialNavigationSystem）。其中，GNSS的定位精度由器件成本决定，一般在几十米到几厘米级别之间，精度越高，成本也越贵。

定位技术是自动驾驶系统的核心部分，它主要通过车辆自身装备的GPS、传感器、高精度地图等信息，以马尔科夫定位、贝叶斯滤波等算法实现车辆在道路网中的准确定位。具体流程如下：首先，通过GPS数据大致确定车辆所在道路的位置，误差通常在5~10米。

自动驾驶——自动泊车之AVM环视系统算法框架

综上所述，AVM环视系统的算法框架涉及了畸变矫正、投影变换、图像融合以及离线与在线处理等多个关键部分，这些部分共同协作，实现了对周围环境的全方位感知和呈现。

AVM，即全景环视系统，是自动驾驶领域中自动泊车系统的一部分，旨在提升用户体验和驾驶安全性，是一种高度实用的、成熟的汽车技术。本文旨在深入解析AVM系统中的算法框架，详细阐述每个关键算子，助力读者与作者共同进步。本文风格结合理论与实践，包含部分代码示例，适合具备一定计算机视觉基础的读者。

自动驾驶的世界中，AVM（全景环视系统）就像一双安全的眼睛，通过四个鱼眼相机的精密合作，为驾驶者提供了全方位的视野。这个复杂的系统，每一步都经过精心设计，从去畸变、标定到投影，构建出一幅无缝的全景图。让我们深入探讨这一算法框架，为计算机视觉爱好者揭示其背后的奥秘。

关于AVM的实现，一系列深入的文章探讨了相关算法，如自动驾驶系列中的自动泊车之AVM环视系统算法框架、自动泊车之AVM环视系统算法2，以及如何通过鱼眼相机去畸变算法优化图像。

自动驾驶涉及到哪些技术的应用?

1、自动驾驶技术涉及到以下多个领域的应用：智能驾驶汽车：传感器与摄像头：利用雷达、激光雷达（LiDAR）、摄像头等传感器设备，实时感知周围环境。人工智能算法：通过深度学习等AI技术，分析传感器数据，实现车辆的自主导航、避障和决策。

2、汽车自动驾驶涉及的软硬件主要包括：传感器：作为自动驾驶汽车的眼睛，传感器能够识别周围环境。根据技术路线，传感器可以分为激光雷达、传统雷达和摄像头三种类型。高精度地图：对于自动驾驶车辆至关重要，它提供了详细的道路信息，帮助车辆准确定位并做出决策。

3、自动驾驶主要应用于物流配送、共享出行、公共交通、环卫作业、港口码头、智能矿山、无人零售等领域。以下是对这些应用领域的详细阐述：物流配送：自动驾驶技术在物流配送领域的应用，可以实现货物的自动化、高效化运输。通过自动驾驶车辆，物流公司能够降低人力成本，提高运输效率，并确保货物安全、准时到达。

4、自动驾驶主要应用于以下领域：物流配送：自动驾驶技术可以应用于快递、货物配送等场景，提高配送效率和准确性，降低人力成本。共享出行：在自动驾驶技术的支持下，共享汽车、无人出租车等出行方式得以实现，提供更加便捷、灵活的出行服务。

5、自动驾驶技术依赖于多种人工智能技术，其中环境感知技术尤为重要。计算机视觉领域的研究重点在于环境感知，例如SLAM技术。基于激光雷达的SLAM系统能够准确地进行地图定位与局部环境地图构建。标识识别技术也是自动驾驶系统的关键部分，包括车道识别、交通标志识别（例如红绿灯）、车辆行人识别和运动跟踪。

6、无人驾驶应用的人工智能技术包括：机器学习、计算机视觉、自动控制技术、传感器技术和决策规划技术。机器学习 机器学习是无人驾驶技术中的核心。通过训练大量的数据，机器学习模型能够识别不同的路况、行人、车辆等，并做出相应的驾驶决策。

自动驾驶路径规划几大常用算法对比分析

1、**Dijkstra算法**：由Edsger W. Dijkstra于1956年提出，用于寻找图形中节点间的最短路径。通过贪心策略，每次选择距离起点最近且未访问过的节点进行扩展。优点是如果最优路径存在，一定能找到。缺点是计算效率较低，可能适用于负边权重图。

2、自动驾驶系统的路径规划算法是关键技术，它分为两个关键阶段：全球路径生成和局部路径优化。全球路径通常基于GPS和地图数据，而局部路径则需要避免碰撞，解决的是 NP 难问题，搜索效率受节点数量影响。尽管AD系统其他部分研究深入，但路径规划仍是难点。路径规划方法主要探讨了传统、机器学习和元启发式优化技术。

3、首先，Dijkstra算法采用贪心策略，通过每次选择与当前节点距离最近的子节点，逐步逼近最短路径。A*算法则结合了贪心和启发式搜索，利用目标点的估计距离，优化搜索过程，f值等于实际距离加估计距离。D*算法作为反向增量式搜索，从目标点出发，遇到障碍时根据已有信息动态规划。

4、路径规划常用的几种算法主要包括以下几种：Dijkstra算法：特点：采用贪心策略，通过每次选择与当前节点距离最近的子节点，逐步逼近最短路径。适用场景：适用于全局路径规划，基于预先获取的完整环境信息。A*算法：特点：结合了贪心和启发式搜索，利用目标点的估计距离优化搜索过程，f值等于实际距离加估计距离。

【自动驾驶】碰撞检测算法

自动驾驶中的碰撞检测算法主要基于超平面分离定理，特别是用于凸集检测，以下是该算法的关键点：超平面分离定理：在自动驾驶中，该定理用于判断两个凸集是否相交。二维情形下，这被称为分离轴定理，即如果两个平面凸集不相交，那么一定存在某条直线，使得两平面在该轴上的投影不相交。

粗略碰撞检测通过外接圆的包围形或轴对齐包围矩形（AABB）快速排除明显不相交的物体。精细碰撞检测则精确判断物体是否相交，分离轴定理（SAT）在此阶段通常被应用，适用于Box（矩形）和凸多边形（Polygon）。相比SAT算法，GJK（Gilbert–Johnson–Keerthi）算法在精细碰撞检测中更高效。

Prescan与Simulink协同验证算法：完成场景搭建和算法构建后，通过Prescan与Simulink的联合仿真，对ADAS算法进行验证。Prescan建模 场景搭建：在Prescan中选择所需的组件，如道路、车辆、雷达等，并配置相应的参数。

prescan与simulink协同验证算法。prescan建模：场景搭建：选取组件、配置参数。车辆参数：设置速度、距离，开启动力学与碰撞检测。路径设置、雷达传感器配置与观察视角调整。simulink中算法搭建：状态机构建与输入输出变量管理。子功能编写与验证，如FCW_ENABLE与TTC计算模块。封装FCW算法模块，保留输入输出接口。

Open Space自动驾驶开放空间规划的基本流程和关键步骤包括以下几点：初步轨迹生成：混合A*算法与RS曲线结合：为车辆提供一个初步的、无碰撞的参考轨迹。混合A*算法作为高效的搜索策略，在开放空间中生成粗糙路径，通过模拟车辆转弯半径的连续性，扩展搜索空间至三维，使其更接近车辆实际运动路径。

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