基于Frenet优化轨迹的无人车动作规划实例
项目简介
本仓库提供了一个使用Python实现的基于Frenet坐标系下轨迹优化的无人车动作规划实例。特别适用于高速行驶场景，旨在通过高效的路径规划算法提升无人驾驶车辆的安全性与平滑性。此实现深入结合了Frenet框架的特点，它是一种在车道几何结构上定义的坐标系统，非常适合处理自动驾驶中的路径规划问题。
主要特点
- Frenet框架应用：利用Frenet坐标系对路径进行规划，这有利于处理道路曲率变化和保持车道内的行驶。
- 轨迹优化：通过特定的优化算法，确保生成的轨迹既满足动态约束也尽可能平滑，提高驾驶舒适度。
- 高速场景适应性：专注于解决高速行驶环境下的路径规划问题，考虑车辆动力学限制。
- Python实现：全部代码采用Python编写，易于阅读和二次开发，适合学术研究及教学用途。
开始使用
- 依赖环境：确保你的Python环境中已安装必要的库，如NumPy、SciPy和可能的求解器（如SciPy Optimization）。
- 获取代码：从本仓库克隆或下载源码至本地。
- 运行示例：参照仓库内提供的说明文档或直接调用脚本，执行示例程序观察轨迹规划效果。
- 自定义参数：根据需要调整输入参数，以适应不同的模拟条件或场景需求。
参考资料
详细的概念解释和技术背景可参考这篇CSDN博客，博客提供了理论基础和一定的实现指导。
本项目的目的是为了促进自动驾驶技术的学习与交流，欢迎贡献代码、提出建议或报告问题。希望这一实现能成为你研究无人驾驶技术之旅上的有益工具。