ZIP自动驾驶实时轨迹规划，2022 ICRA 的一个文章复现（顶级机器人会议），可lunwen 采用速度路径解耦的方式，linux系统ros，提供场景和源码（apollo路径规划，autoware路径规 350.22KB

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自动驾驶实时轨迹规划，2022 ICRA 的一个文章复现（顶级机器人会议），可lunwen。 采用速度路径解耦的方式，linux系统ros，提供场景和源码（apollo路径规划，autoware路径规划）。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90213486/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90213486/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">自动驾驶实时轨迹规划<span class="ff2">：</span>深度解析<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ICRA<span class="_ _1"> </span></span>顶级文章复现之路</div><div class="t m0 x1 h3 y2 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">===========================</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引言</div><div class="t m0 x1 h3 y4 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">--</div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">随着自动驾驶技术的飞速发展<span class="ff2">，</span>轨迹规划作为其中的核心技术之一<span class="ff2">，</span>受到了广泛关注<span class="ff4">。</span>在最新的一年</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">也就是充满挑战的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">XXXX<span class="_ _1"> </span></span>年</span>，<span class="ff1">国际机器人会议</span>（<span class="ff3">ICRA</span>）<span class="ff1">上的一篇关于自动驾驶实时轨迹规划的论文</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">引起了业界的广泛关注<span class="ff4">。</span>本文将围绕这篇顶级文章展开复现之路<span class="ff2">，</span>深入探讨其中的技术细节<span class="ff2">，</span>为开发</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">者提供宝贵的经验和启示<span class="ff4">。</span>本文将采用速度路径解耦的方式<span class="ff2">，</span>结合<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Linux<span class="_ _1"> </span></span>系统下的<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Robot </span></div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">Operating System<span class="ff2">（</span>ROS<span class="ff2">），<span class="ff1">对<span class="_ _0"> </span></span></span>Apollo<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">和<span class="_ _0"> </span></span>autoware<span class="_ _1"> </span><span class="ff1">的路径规划进行深入剖析<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff4">、<span class="ff3">ICRA<span class="_ _1"> </span></span></span>文章概述及重要性</div><div class="t m0 x1 h3 yb ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">------------</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff2">，</span>让我们回顾一下在<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ICRA<span class="_ _1"> </span></span>上发布的这篇关于自动驾驶实时轨迹规划的论文<span class="ff4">。</span>该文章详细阐述了</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一种新型的轨迹规划方法<span class="ff2">，</span>该方法的出现标志着自动驾驶轨迹规划技术的又一里程碑<span class="ff4">。</span>它不仅仅关乎</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于理论探讨<span class="ff2">，</span>更是为后续研究者提供了方向和方法论<span class="ff2">，</span>为后续开发奠定了坚实基础<span class="ff4">。</span>而本文的目的就</div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">是复现这篇文章中的方法<span class="ff2">，</span>为广大开发者提供更为具体的参考和实践经验<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff4">、</span>速度路径解耦方式解析</div><div class="t m0 x1 h3 y11 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">------------</div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在自动驾驶轨迹规划中<span class="ff2">，</span>速度路径解耦方式是一种重要的技术手段<span class="ff4">。</span>速度路径解耦方式的核心思想是</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">将轨迹规划问题分解为两个独立的问题<span class="ff2">：</span>路径规划和速度规划<span class="ff4">。</span>通过这种方式<span class="ff2">，</span>我们可以更有效地解</div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">决轨迹规划中的复杂问题<span class="ff2">，</span>提高系统的稳定性和实时性<span class="ff4">。</span>本文将详细解析速度路径解耦方式的技术细</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">节和实现方法<span 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ws0">大大简化了开发过程<span class="ff4">。</span>在本节中<span class="ff2">，</span>我们将详细介绍<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ROS<span class="_ _1"> </span></span>框架的基本构成和使用方法<span class="ff2">，</span>为读者提供必要</div><div class="t m0 x1 h2 y1b ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">的知识储备<span class="ff4">。</span>同时<span class="ff2">，</span>我们还将介绍如何在<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">ROS<span class="_ _1"> </span></span>框架下实现速度路径解耦的轨迹规划方法<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y1c ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff4">、<span class="ff3">Apollo<span class="_ _1"> </span></span></span>与<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">autoware<span class="_ _1"> </span></span>路径规划分析</div><div class="t m0 x1 h3 y1d ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">--------------</div><div class="t m0 x1 h2 y1e ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在实现自动驾驶轨迹规划时<span class="ff2">，</span>我们分别采用了<span class="_ _0"> </span><span class="ff3">Apollo<span class="_ _1"> </span></span>和<span class="_ _0"> </span><span 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