在Frenet空间中的轨迹规划

在机器人路径规划的广阔领域中，一种有效的方法是基于Frenet空间的轨迹规划。这个开源项目旨在帮助移动机器人在二维平面上执行高效且精确的路径规划，特别适用于高速公路等结构化环境，其中可预先获取大致的参考路径。

项目介绍

该项目的核心是一个使用Frenet坐标系的智能算法，通过五步流程生成一条安全且高效的轨迹：

1. 确定起始状态，可以利用前一轨迹信息或初始位置。
2. 根据速度选择横向模式，并确定起点的位置和Frenet状态向量。
3. 分别生成横向和纵向轨迹，并剔除不符合要求的高加速度轨迹。
4. 结合横向和纵向轨迹，转换回世界坐标并检查是否符合物理驾驶限制。
5. 对静态和动态碰撞进行检测，选取成本最低的可行轨迹。
6. 利用jerk（加速度的变化率）信号选择最佳的纵向模式，将结果传递给控制器。

技术分析

Frenet坐标是一种比传统笛卡尔坐标更直观地表示道路位置的方法。它由距离沿道路的s坐标和相对于参考路径侧向位置的d坐标组成。这种坐标系统让曲线道路在s轴上表现为直线，简化了计算，但非严格沿参考路径的运动会在d坐标上显示为非直线路线。

参考路径的选取至关重要，它可以是多项式、样条、clothoid或折线形式，需要连续光滑以确保数学上的简单性。

应用场景

此项目广泛应用于自动驾驶车辆的路径规划，特别是在高速公路上，其中参考路径可能是车道中心线。它可以帮助车辆避开障碍物，适应实时交通情况，同时保持平稳行驶。

项目特点

• 简单易用：提供Jupyter Notebook进行演示，用户可以轻松理解和应用此算法。
• 灵活：支持多种类型的参考路径表示，如多项式、样条和clothoid。
• 高效：通过筛选高加速度轨迹，提高了计算效率。
• 安全可靠：包括静态和动态碰撞检查，确保所选轨迹的安全性。
• 可扩展：项目开放源代码，鼓励社区贡献，未来可能实现更多功能。

通过这个项目，开发者可以深入理解Frenet坐标的优势，并将其应用于实际的路径规划问题中，为自动驾驶技术提供强大的工具。无论你是研究者还是工程师，都能从中获益。