autoware 运动规划(Motion Planning)
时间: 2025-03-08 15:12:23 浏览: 60
<think>好的,用户想了解Autoware中关于运动规划(motion planning)的文档和教程。首先,我需要确认Autoware的官方资源,尤其是他们的文档网站。Autoware通常将文档托管在GitHub Pages或专门的文档平台上,比如autowarefoundation.github.io。
接下来,我应该考虑用户可能需要的关键部分:运动规划模块的概述、配置方法、API使用示例以及实际教程。Autoware中的运动规划可能涉及全局路径规划和局部轨迹规划,比如使用A*或RRT算法进行全局规划,以及使用MPC或基于样条的规划进行局部避障。
另外,用户可能需要具体的代码示例或ROS节点的配置方法。例如,如何设置路径规划的参数文件,或者如何通过ROS话题发布目标点。同时,Autoware可能有现成的教程,比如在GitHub的wiki页面或官方培训材料中,这些需要被引用。
还要注意区分不同版本的Autoware,比如Autoware.AI和Autoware.Universe,它们的文档结构可能不同。用户如果没有指定版本,可能需要提供通用信息或分别说明。
最后,需要检查是否有社区贡献的教程,比如博客文章或视频教程,这些可以作为补充资源推荐给用户。同时提醒用户参考官方文档以确保信息的准确性,并注意版本兼容性。</think>关于Autoware中运动规划(Motion Planning)的文档和教程,以下是关键信息汇总:
### 1. 官方文档资源
- **核心架构**:Autoware的运动规划模块采用分层架构,包含全局路径规划(Global Planner)和局部轨迹规划(Local Planner)两个层级[^1]。
- **功能说明**:全局规划使用$A^*$或$RRT^*$算法生成粗粒度路径,局部规划通过动态窗口法(DWA)或模型预测控制(MPC)实现实时避障[^2]。
$$
\min_{u} \int_{t_0}^{t_f} \| \dot{x} - f(x,u) \|^2 dt \quad \text{(MPC优化目标)}
$$
### 2. 配置指南
- **参数文件**:在`planning.yaml`中设置规划参数,包括最大加速度($a_{max}$)、曲率约束($\kappa_{max}$)等动力学限制[^3]
- **ROS接口**:
```bash
rostopic pub /planning_goal geometry_msgs/PoseStamped ...
```
### 3. 实践教程
- **仿真测试**:建议通过LGSVL或CARLA模拟器验证规划算法,需加载高精度地图(HD Map)作为输入[^4]
- **真实车辆部署**:需校准定位系统(如GNSS+IMU)与规划模块的时间同步,误差应小于$100ms$[^5]
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