无人驾驶避障算法修改的程序用于实现避障

资 源 简 介

无人驾驶避障算法修改的程序用于实现避障

详 情 说 明

无人驾驶系统中的避障算法是实现车辆安全导航的核心技术之一。其核心目标是通过传感器数据实时计算可行行驶区域，并规划出无碰撞路径。

典型的避障算法会先处理来自激光雷达、摄像头等传感器的原始数据，构建周围环境的动态模型。通过剔除静态障碍物（如建筑）和标记动态障碍物（如行人、车辆），算法会生成实时更新的占用栅格地图。

在可行区域计算阶段，系统会结合车辆动力学约束（如最小转弯半径）和交通规则，从占用栅格中筛选出符合安全阈值的区域。这一过程需要平衡路径最优性和计算效率，因此常采用分层处理策略——快速生成粗略可行域后，再局部优化精确路径。

现代避障算法还会引入机器学习技术，通过历史行驶数据提升对复杂场景（如不规则障碍物）的识别能力。同时采用多算法冗余设计，确保在单个传感器失效时仍能维持基本避障功能。