無人駕駛汽車路徑規劃測試與開發實驗平臺路徑規劃包括使用離線地圖進行路徑選擇的全局規劃和從車輛自身周圍環境開始的局部規劃,全局路徑規劃可以使車輛導航在全球范圍內具有全局最優特性，而局部路徑規劃可以使導航具有實時性，可以處理全局地圖上不清晰或難以描述的環境條件，兩者的結合可以使車輛導航具有更好的可用性。下面小編為您詳細介紹!

　　介紹

　　該實驗平臺無人駕駛路徑規劃就是尋找一條從起點到終點的無碰撞行駛路徑，路徑規劃包括全局和局部，全局路徑規劃主要為局部路徑規劃提供指導約束，使車輛沿著導航系統提供的一系列期望的局部目標點行駛。局部路徑規劃是指當車輛沿著期望的路徑行駛時，通過車載傳感器感知周圍環境和交通信息，從而實現車道保持、動態避障等功能，后者要求算法具有更高的實時性。

　　全局路徑規劃方法流程

　　為了根據輸入的任務點規劃全局最優的安全路徑，所生成的路徑能夠應對復雜的交通道路，并且能夠為路徑規劃提供局部路徑的詳細路徑信息。

　　根據流程圖可以看出，系統的總體結構分為四個部分:地圖信息讀取和處理、外部信息輸入、路徑規劃和規劃路徑信息輸出。

　　地圖信息的讀取和處理主要包括從外部讀取記錄有地圖信息的osm地圖文件(OSM文件)，然后根據地圖信息文件對相應的地圖信息進行解碼，包括不同模塊的地圖信息的信息讀取和相應節點信息的存儲。首先，根據OSM的原始屬性獲取節點的GPS坐標和路徑。

　　然后，關于道路是單行道還是雙行道的信息被讀出并存儲在列表中，以確保地圖信息可用于隨后的路徑規劃。在存儲了初步信息之后，節點的屬性(直路點、交叉點、起點、終點等)。)根據節點之間的連接信息和節點自身的坐標信息進行計算和處理。根據連接信息，還可以提取其他信息，例如由節點鏈接的其他節點的數量。

　　當輸入外部信息時，實際上可以根據A*算法規劃路徑。

　　路徑規劃完成后，將輸出初始路徑信息。這里，系統將以兩種方式顯示生成的路徑。第一種方法是在實際地圖圖像上繪制路徑。第二種方法是以文本文件的形式輸出詳細的路徑信息，并在相應的交叉點優化生成的路徑。

　　該實驗平臺介紹了無人駕駛車輛虛擬仿真的應用，深度學習在無人駕駛車輛訓練中的應用，以及并行駕駛技術對無人駕駛車輛虛擬測試技術的重要性，根據當前的發展，闡述了無人駕駛路徑規劃測試的意義。

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