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🔥 内容介绍

一、研究背景与主题引入

在自动驾驶技术迅猛发展的当下，自动驾驶赛车作为该领域的前沿应用，对路径规划算法提出了极高要求。赛车运动具有高速、动态、竞争激烈等特点，要求路径规划算法不仅能快速响应复杂多变的赛道环境，还要在保证安全的前提下，实现最优的行驶路径规划，以提升赛车在比赛中的竞争力。

快速探索随机树（RRT）算法作为一种基于采样的路径规划算法，凭借其快速探索高维空间、概率完备性等优势，在机器人路径规划、自动驾驶等领域展现出巨大潜力。然而，在自动驾驶赛车这一特定场景下，RRT算法面临着诸多挑战，如如何提高路径规划的实时性、优化路径质量以适应高速行驶需求等。因此，深入研究自动驾驶赛车基于RRT的路径规划具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、理论基础与文献综述

2.1 RRT算法基本原理

RRT算法由LaValle于1998年提出，其核心思想是在状态空间中通过随机采样构建一棵树状结构。算法从起始点开始，随机生成采样点，找到树中距离该采样点最近的节点，并从该节点向采样点方向扩展一定步长生成新节点。若新节点与最近节点之间的路径无碰撞，则将新节点加入树中。重复此过程，直到树覆盖目标位置或达到预设迭代次数，最后通过树结构回溯形成路径。

2.2 相关研究成果

前人在RRT算法及其改进方面开展了大量研究。在算法改进方面，RRT算法通过引入“重布线”机制，在构建树过程中不断优化路径，实现渐进最优路径规划；Informed RRT算法利用启发式信息缩小搜索空间，提高搜索效率；RRT-Connect算法采用双向搜索策略，从起点和目标点同时扩展两棵树，加快路径生成速度。在应用研究方面，RRT算法已广泛应用于机器人导航、无人机路径规划等领域，在自动驾驶领域也有一定研究，但针对自动驾驶赛车这一特定场景的研究相对较少。

2.3 研究缺口与问题

当前研究中，针对自动驾驶赛车场景的RRT算法研究存在以下缺口：一是现有算法在实时性方面难以满足赛车高速行驶的需求，尤其是在复杂赛道环境下，算法计算时间过长可能导致赛车无法及时做出决策；二是路径质量有待提高，原始RRT算法生成的路径通常不够平滑，存在较多折点，影响赛车行驶的稳定性和速度；三是缺乏对赛车动力学约束的充分考虑，导致规划出的路径在实际行驶中可能无法实现。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

ose, nextGoal);

    

    % Check if the path is valid. If the planner fails to compute a path,

    % or the path is not collision-free because of updates to the map, the

    % system needs to re-plan. This scenario uses a static map, so the path

    % will always be collision-free.

    isReplanNeeded = ~checkPathValidity(refPath, costmap);

    if isReplanNeeded

        warning('Unable to find a valid path. Attempting to re-plan.')

        

        % Request behavioral planner to re-plan

        replanNeeded(BehavioralPlanner);

        continue;

    end

    

    % Retrieve transition poses and directions from the planned path

    [transitionPoses, directions] = interpolate(refPath);

     

    % Smooth the path

    numSmoothPoses   = round(refPath.Length / approxSeparation);

    [refPoses, directions, cumLengths, curvatures] = smoothPathSpline(transitionPoses, directions, numSmoothPoses);

    

    % Generate a velocity profile

    refVelocities = helperGenerateVelocityProfile(directions, cumLengths, curvatures, startSpeed, endSpeed, maxSpeed);

    

    % Configure path analyzer

    pathAnalyzer.RefPoses     = refPoses;

    pathAnalyzer.Directions   = directions;

    pathAnalyzer.VelocityProfile = refVelocities;

    

    % Reset longitudinal controller 

    reset(lonController);

    

    reachGoal = false;

    

    % Execute control loop

    while ~reachGoal  

        % Find the reference pose on the path and the corresponding velocity

        [refPose, refVel, direction] = pathAnalyzer(currentPose, currentVel);

        

        % Update driving direction for the simulator

        updateDrivingDirection(vehicleSim, direction);

        

        % Compute steering command

        steeringAngle = lateralControllerStanley(refPose, currentPose, currentVel, ...

            'Direction', direction, 'Wheelbase', vehicleDims.Wheelbase);

        

        % Compute acceleration and deceleration commands

        lonController.Direction = direction;

        [accelCmd, decelCmd] = lonController(refVel, currentVel);

        

        % Simulate the vehicle using the controller outputs

        drive(vehicleSim, accelCmd, decelCmd, steeringAngle);

        

        % Check if the vehicle reaches the goal

        reachGoal = helperGoalChecker(nextGoal, currentPose, currentVel, speedConfig.EndSpeed, direction);

        

        % Wait for fixed-rate execution

        waitfor(controlRate);

        

        % Get current pose and velocity of the vehicle

        currentPose  = getVehiclePose(vehicleSim);

        currentVel   = getVehicleVelocity(vehicleSim);

    end

end

% Show vehicle simulation figure

showFigure(vehicleSim);

%load('helperSLCreateUtilityBus.mat');

open_system('Handlingmodel');

set_param('Handlingmodel','SimulationCommand','Update');

open_system('Handlingmodel/Vehicle Controller')

open_system('Handlingmodel/Vehicle Model');

sim('Handlingmodel')

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP