随笔分类 - 自动驾驶
摘要：https://blog.csdn.net/qq_36686437/article/details/114160640?spm=1001.2101.3001.6650.6&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EB
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摘要：listener.lookupTransform("/turtle2", "/turtle1", ros::Time(0), transform);订阅的是 turtle2 到 turtle1 的位姿变换 即 turtle1 在 turtle2 坐标系下的位姿https://www.cnblogs.
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_35503971/article/details/106337900 https://zhuanlan.zhihu.com/p/266116528?utm_source=wechatMessage_article_bottom https://zhu
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摘要：https://blog.csdn.net/whn19980801/article/details/116832637 https://blog.csdn.net/qq_38151401/article/details/97612498 https://zhuanlan.zhihu.com/p/13
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摘要：https://blog.csdn.net/zhouyy858/article/details/107606500 https://blog.csdn.net/qq_24649627/article/details/104690279?spm=1001.2101.3001.6650.4&utm_me
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摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/495204165 https://zhuanlan.zhihu.com/p/518318446 https://blog.csdn.net/renyushuai900/article/details/98460758?spm=1001.21
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摘要：ros中的速度平滑处理和yocs_smoother_velocity介绍及关于全向扩展包实现 - 简书 (jianshu.com) (2条消息) yujin_ocs/yocs_velocity_smoother速度平滑velocity_smoother_nodelet源码解读_大风吹~~~~~的博客
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摘要：https://blog.csdn.net/Galaxy_Robot/article/details/107647110 https://blog.csdn.net/qq_36458461/article/details/110007656 https://zhuanlan.zhihu.com/p/
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摘要：曲线 https://blog.csdn.net/u010241908/article/details/123328550 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38940994 https://zhuanlan.zhihu.com/p/344304259 启发式函数 https
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_36368453/article/details/119043979 https://charon-cheung.github.io/categories/%E8%B7%AF%E5%BE%84%E8%A7%84%E5%88%92/TEB%E7%AE%
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摘要：https://www.jianshu.com/p/dfc1df4eb6ee https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.auto/AutowareAuto https://autowarefoundation.gitlab.io/autoware.
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摘要：(二)动态优化--汉密尔顿函数（最优控制）和HJB方程（动态规划） - 知乎 (zhihu.com) 最优控制理论 二、哈密尔顿函数法_MSysのCSDN-CSDN博客_哈密尔顿函数
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摘要：https://github.com/zhm-real/PathPlanning
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摘要：https://blog.csdn.net/qq_39266065/article/details/115003606 https://blog.csdn.net/qq_37087723/article/details/113846316 https://zhuanlan.zhihu.com/p/1
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_34945803/article/details/107592706 https://www.cnblogs.com/fuhang/p/9563884.html https://www.cnblogs.com/fuhang/p/9836584
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摘要：https://www.pianshen.com/article/28751762006/ https://zhuanlan.zhihu.com/p/162948527 https://www.icode9.com/content-4-375954.html https://github.com/I
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摘要：尽管RRT算法是一个相对高效率，同时可以较好的处理带有非完整约束的路径规划问题的算法，并且在很多方面有很大的优势，但是RRT算法并不能保证所得出的可行路径是相对优化的。因此许多关于RRT算法的改进也致力于解决路径优化的问题，RRT*算法就是其中一个。RRT*算法的主要特征是能快速的找出初始路径，之后
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摘要：RRT-connect算法是基于RRT算法的一种算法，它从起始点和终点同时生长两棵快速扩展随机树来搜索状态空间，效率会更高。 该算法与原始RRT相比，在目标点区域建立第二棵树进行扩展。每一次迭代中，开始步骤与原始的RRT算法一样，都是采样随机点然后进行扩展。然后扩展完第一棵树的新节点 后，以这个新的
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摘要：0, 设置预瞄距离 1，从期望轨迹中找预瞄点B，方法是从期望轨迹上找距离A点等于预瞄距离L的点。 2，A点与B点坐标可能都是基于某个全局坐标系，所以需要将B点坐标从全局坐标系转换至车辆坐标系上 3，计算转弯半径(参考) 4，计算转向角(参考) 以及控制参数(参考) 纯追踪控制器其实是一个横向转角的P
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