規劃問題本質上是乙個搜尋問題，即對乙個給定的函式，尋找最優解。相對於無人車而言，規劃問題就是給定現在的狀態，找到無人車移動的最優解。
從內容考慮，規劃問題涉及三個領域，機械人領域，控制領域和人工智慧。不同的領域對問題的理解不同。
把運動規劃抽象成乙個path finding problem（路徑查詢問題），只關心無人車怎樣走，周圍環境是不變的。可以製作出二維地圖，用不同顏色的方塊代表障礙物
定義乙個啟發式函式，該函式猜測距離目標還有多遠，通過這種方法先搜尋一些比較近的點，然後從這個點出發逐漸擴大搜尋圈。a-star花費時間比廣度優先演算法時間更短，因為它有資訊支援，現在的一些路徑搜尋演算法本質上都是從a-star演算法出發，需要知道目標函式的樣子。
對部分觀察的資料進行控制規劃。它利用當前能夠看到的資訊進行增量規劃，d-star的特點是處理在看到的有限範圍的條件下，如何到達預定地點的搜尋問題方法。這種增量搜尋很難通過一步步的迭代達到全域性最優解。
阿波羅高階版 11 規劃2
目前大多數規劃演算法都是從質點模型出發考慮。質點模型將運動軌跡當成乙個點，這個點和無人車是不一樣的。假設把乙個無人車看成乙個點，這個點和另乙個點不相撞，在數學定義上是點和點沒有交集，但是在實際生活中乙個車和乙個車可是會相撞。下面介紹解決這些問題的一些方法 configuration space 構造...
阿波羅高階版 13 規劃4
約束問題的核心有三點 第一是目標函式的定義，目標函式比較清晰，對於後面的求解更有幫助。第二是約束，比如路網約束 交規 動態約束等。第三是約束問題的優化，比如動態規劃 二次規劃等。本節主要介紹動態規劃和二次規劃的基本概念，以及二次規劃問題的求解方法和形式化方法。動態規劃通過類似於有限元的方式，把問題從...
阿波羅高階版 14 控制1
控制模組包括三個部分 預處理 控制器和後處理。其中，預處理部分的主要功能包括三方面，第一是對輸入訊號的檢查，對不正常訊號的過濾 第二是做一些緊急處理，第三是做一些濾波操作，例如訊號的平滑等。控制器主要功能包括 模型建立 系統識別和分析，控制器 觀察器設計以及引數調優等功能 自動駕駛系統是否滿足效能要...