【源码】基于Python的自动驾驶路径规划系统

项目简介

本项目是基于Python的自动驾驶路径规划系统，集成多种先进路径规划与控制算法，为自动驾驶车辆提供高效、准确的路径规划和控制解决方案。项目涵盖从基础PID控制到复杂的模型预测控制（MPC），还有基于采样的路径规划算法如RRT和A等。

项目的主要特性和功能

1. PID控制：用PID控制器控制车辆速度和转向角度，实现从当前位置到目标位置的移动。
2. 预瞄法控制：通过预瞄法计算方向盘转角，结合PI控制器实现路径跟踪。
3. Frenet最优轨迹规划：将车辆运动转换到Frenet坐标系，通过采样和多项式曲线生成最优轨迹，并用三次样条曲线生成平滑路径。
4. 模型预测控制（MPC）：用MPC算法控制车辆加速度和转向角度，实现对目标点的精确控制，用梯度下降法求解MPC问题以确保控制输入最优。
5. A*算法：在二维空间中寻找最短路径。
6. 动态窗口法：在速度和加速度空间采样，选择最小代价路径实现动态路径规划。
7. RRT*算法：通过随机采样和树结构扩展，寻找从起始点到目标点的最优路径。
8. PRM算法：用概率路线图（PRM）方法将连续空间转换为离散空间，提高路径搜索效率。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保安装Python 3.x环境，安装numpy、matplotlib、cvxpy等必要的Python库。
2. 下载源码：已假设用户下载了本项目的源码文件。
3. 运行示例代码：打开相应Python文件（如move_to_pose_PID.py、pure_pursuit.py、MPC_vehicle_control.py等），根据需要设置起始点、目标点、障碍物等参数，运行代码观察算法执行过程和结果。
4. 可视化结果：部分算法（如RRT和A）有可视化功能，运行后显示路径规划结果。

下载地址

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