【车辆】自动驾驶赛车基于快速探索随机树的路径规划附matlab代码和simulink

🔥 内容介绍

一、研究背景与主题引入

在自动驾驶技术迅猛发展的当下，自动驾驶赛车作为该领域的前沿应用，对路径规划算法提出了极高要求。赛车运动具有高速、动态、竞争激烈等特点，要求路径规划算法不仅能快速响应复杂多变的赛道环境，还要在保证安全的前提下，实现最优的行驶路径规划，以提升赛车在比赛中的竞争力。

快速探索随机树（RRT）算法作为一种基于采样的路径规划算法，凭借其快速探索高维空间、概率完备性等优势，在机器人路径规划、自动驾驶等领域展现出巨大潜力。然而，在自动驾驶赛车这一特定场景下，RRT算法面临着诸多挑战，如如何提高路径规划的实时性、优化路径质量以适应高速行驶需求等。因此，深入研究自动驾驶赛车基于RRT的路径规划具有重要的理论意义和实际应用价值。

二、理论基础与文献综述

2.1 RRT算法基本原理

RRT算法由LaValle于1998年提出，其核心思想是在状态空间中通过随机采样构建一棵树状结构。算法从起始点开始，随机生成采样点，找到树中距离该采样点最近的节点，并从该节点向采样点方向扩展一定步长生成新节点。若新节点与最近节点之间的路径无碰撞，则将新节点加入树中。重复此过程，直到树覆盖目标位置或达到预设迭代次数，最后通过树结构回溯形成路径。

2.2 相关研究成果

前人在RRT算法及其改进方面开展了大量研究。在算法改进方面，RRT算法通过引入“重布线”机制，在构建树过程中不断优化路径，实现渐进最优路径规划；Informed RRT算法利用启发式信息缩小搜索空间，提高搜索效率；RRT-Connect算法采用双向搜索策略，从起点和目标点同时扩展两棵树，加快路径生成速度。在应用研究方面，RRT算法已广泛应用于机器人导航、无人机路径规划等领域，在自动驾驶领域也有一定研究，但针对自动驾驶赛车这一特定场景的研究相对较少。

2.3 研究缺口与问题

当前研究中，针对自动驾驶赛车场景的RRT算法研究存在以下缺口：一是现有算法在实时性方面难以满足赛车高速行驶的需求，尤其是在复杂赛道环境下，算法计算时间过长可能导致赛车无法及时做出决策；二是路径质量有待提高，原始RRT算法生成的路径通常不够平滑，存在较多折点，影响赛车行驶的稳定性和速度；三是缺乏对赛车动力学约束的充分考虑，导致规划出的路径在实际行驶中可能无法实现。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

ose, nextGoal);

    % Check if the path is valid. If the planner fails to compute a path,

    % or the path is not collision-free because of updates to the map, the

    % system needs to re-plan. This scenario uses a static map, so the path

    % will always be collision-free.

    isReplanNeeded = ~checkPathValidity(refPath, costmap);

    if isReplanNeeded

        warning('Unable to find a valid path. Attempting to re-plan.')

        % Request behavioral planner to re-plan

        replanNeeded(BehavioralPlanner);

        continue;

    end

    % Retrieve transition poses and directions from the planned path

    [transitionPoses, directions] = interpolate(refPath);

    % Smooth the path

    numSmoothPoses   = round(refPath.Length / approxSeparation);

    [refPoses, directions, cumLengths, curvatures] = smoothPathSpline(transitionPoses, directions, numSmoothPoses);

    % Generate a velocity profile

    refVelocities = helperGenerateVelocityProfile(directions, cumLengths, curvatures, startSpeed, endSpeed, maxSpeed);

    % Configure path analyzer

    pathAnalyzer.RefPoses     = refPoses;

    pathAnalyzer.Directions   = directions;

    pathAnalyzer.VelocityProfile = refVelocities;

    % Reset longitudinal controller 

    reset(lonController);

    reachGoal = false;

    % Execute control loop

    while ~reachGoal  

        % Find the reference pose on the path and the corresponding velocity

        [refPose, refVel, direction] = pathAnalyzer(currentPose, currentVel);

        % Update driving direction for the simulator

        updateDrivingDirection(vehicleSim, direction);

        % Compute steering command

        steeringAngle = lateralControllerStanley(refPose, currentPose, currentVel, ...

            'Direction', direction, 'Wheelbase', vehicleDims.Wheelbase);

        % Compute acceleration and deceleration commands

        lonController.Direction = direction;

        [accelCmd, decelCmd] = lonController(refVel, currentVel);

        % Simulate the vehicle using the controller outputs

        drive(vehicleSim, accelCmd, decelCmd, steeringAngle);

        % Check if the vehicle reaches the goal

        reachGoal = helperGoalChecker(nextGoal, currentPose, currentVel, speedConfig.EndSpeed, direction);

        % Wait for fixed-rate execution

        waitfor(controlRate);

        % Get current pose and velocity of the vehicle

        currentPose  = getVehiclePose(vehicleSim);

        currentVel   = getVehicleVelocity(vehicleSim);

    end

end

% Show vehicle simulation figure

showFigure(vehicleSim);

%load('helperSLCreateUtilityBus.mat');

open_system('Handlingmodel');

set_param('Handlingmodel','SimulationCommand','Update');

open_system('Handlingmodel/Vehicle Controller')

open_system('Handlingmodel/Vehicle Model');

sim('Handlingmodel')

🔗 参考文献