首先确定几个基本参数，路径的范围，目标点坐标和角度，路径的比例。在这里是坐标系下方的默认目标点，因此您需要将其转换为汽车主体的坐标系，这是相对目标点坐标。
接下来，输入本地规划师的主循环，穿越所有采样路径收集，然后选择可传送和最小路径作为当前时刻的本地路径。
1.初始化
首先，重置一些重要变量，表示将要删除的路径信息，表示路径的惩罚项，并表示每组路径的得分。这些参数的循环需要重置为0。
在CMU团队本身设计的地面细分算法中，从地面云的障碍物点云的真实意义上是不正确的。因此，在点云分割的情况下，当相对较高的高度的高度为小于一定的障碍高度，大于地面的高度。
因此，在使用汽车时，您应该注意该定义。
2.确定路径上是否有点云信息的障碍
在获得点云数据后，必须对其进行遍历以确定障碍。当遍历点云数据时，该变量特别注意！在正常情况下，或在CMU团队提供的地面细分下，它代表了它的反射率强度对象，但是在接地分段之后，该值定义为点云和分隔地面的相对较高的高度。
在获得点云$ {x，y，h} $之后，有必要得出结论点云是否有用。如果目标点距离距离当前位置仅1m，则可能在2M处的本地计划在本地计划上计划本地计划。设备无用，并且该范围的阈值由参数确定。特定条件如下，表明点云与车辆之间的距离，而小于定义的路径范围将被认为是无用的。
如果点云位于车辆的范围内，则可以用来确定它是否是障碍物以及哪些路径组会影响。这很难理解。首先，总和是定义的，其大小为全部，因此，对于每条路径而言，它并不是将数据存储在360°。与每条路径相比，将其分为36个沿所有方向分布的路径。这只是一分，但它可能会阻止多个路径。当然，它不能盲目处理。此处定义的三种情况：（1）角差大于汽车体的转弯角的阈值，并指示目标点以计算目标点方向的路径；（2）目前）该角度大于车身转向角的阈值，并且绝对值的绝对值的电流小于90度，并且车辆针对左右。超过90度，车辆的方向被定向以计算向左和右侧的路径；
关于参数，应分别处理这两种模式。我了解，在目标点方向上附近方向的路径可能不会考虑车辆转弯半径的限制，并且可以直接转向目标点。但是，附近方向的路径是在当前车辆方向的方向上计算出来的，这意味着目标点仅确定前方向或向后的约束。车辆具有转弯半径限制，其转向角仍接近电流方向。
然后，根据汽车主体的可能转向，激光点转换为相应的坐标系，即每个路径。然后，只有网格的ID编号才能知道将阻止哪些路径。
此外，仍然存在一种情况。这应该是差分站点的情况。障碍不是前部，而是侧面。目前，无法通过路径的路径点找到它，因为它可能在转弯过程中碰撞。因此，如果有这样的点云，那么此时的本地路径上有一些限制。，确定是否有这样的点云，即，点云距离小于车辆的半径，但是点云不在汽车主体内部，超过了屏障阈值。然后，您需要限制处于这一刻根据左侧或右侧的点云。
当时钟明智的方向沿相反的方向旋转时，CW的方向是CCW（CONC CLOCK）。
目前，点云数据的处理已完全结束，并获得了障碍的信息和限制，因此您需要穿越路径收集的路径收集。
3.筛选最佳路径
在过滤最佳路径时，它是与计算路径障碍物相同的治疗方法。它也是需要根据方向筛选的路径集合。当处理点云数据之前，它将累积。当一条路径上存在两个障碍时，即该路径将被视为被阻止因此，您只需要筛选未打开的路径即可。
首先，计算惩罚项目的分数。先前引入的惩罚项目基于地面阈值和障碍阈值之间的点云高度。因此，惩罚得分越高，得分越低。它代表路径终点和当前位置的角度，这是路径和目标点之间的角度差，将用于计算路径的分数。此外，该路径的方向与车辆方向的当前角度不同，也将使用它对于路径分数的计算。特定公式如下：$ $ corce =（1-sqrt [4] {dirWeightdiff}）rotdirw^4*nointyscore $ $ $
这是$ 7×36美元的数组，即7组，36个方向。代表36个方向上7组的总得分。接下来，$ 7×36 = 252 $ bar，选择最高分数路径。同时，此路径的方向还必须满足要获得的总和以防止侧面碰撞。
在选择一组最佳路径组之后，基于最终局部路径，它仅表示第一个采样的路径点。因此，本地路径的范围小于第一个采样的范围。为此，必须满足于设置。
所有路径，也就是说，没有通往障碍的途径。
到目前为止！本地规划师已经完成。如果您需要应用于现实车，则需要注意并修改以下几点：（1）点云数据问题：在源代码中，点云数据在下面因此，坐标系统。因此，点云数据将转换为汽车主体，但实际上，在雷达坐标系统下，也将与汽车车身坐标系进行一定的旋转和过渡。（2）出版的问题路径：发布的局部路径也应在汽车体的坐标系统下。（3）与全局路径的相互作用：从全局路径中切除局部路径的目标点。
随后的将继续改善文件并成为独立的本地规划师。感谢您提供CMU团队的开源?
原始：https：//juejin.cn/post/7099280944648945700