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自动驾驶路径规划与控制：讨论自动驾驶车辆的路径规划算法，如A*、Dijkstra等，以及控制策略，如PID控制等

2023-11-20

摘要：随着自动驾驶技术的快速发展，路径规划和控制算法在自动驾驶系统中扮演了越来越重要的角色。本文将探讨自动驾驶车辆的路径规划算法，如A*和Dijkstra，以及控制策略，如PID控制。同时，我们将引用相关论文，以便于深入了解这些技术的原理和应用。

  1. 路径规划算法

路径规划是自动驾驶系统的核心功能之一，负责为车辆找到一条从起点到终点的最优路径。目前，有多种路径规划算法可供选择，其中A*和Dijkstra算法是最常用的两种。

1.1 A* 算法

A* 算法是一种启发式搜索算法，通过结合实际路径代价和估计的剩余路径代价来找到最短路径。启发式函数的选择对算法性能有很大影响。A* 算法具有较高的搜索效率，但在实际应用中可能受到地图精度和启发式函数选择的限制。

参考论文：Hart, P. E., Nilsson, N. J., & Raphael, B. (1968). A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, 4(2), 100-107.

1.2 Dijkstra 算法

Dijkstra 算法是一种无启发式搜索算法，通过广度优先搜索策略逐步找到最短路径。与A*算法相比，Dijkstra算法的搜索效率较低，但结果更加准确。在实际应用中，可以通过优化数据结构和搜索策略来提高搜索效率。

参考论文：Dijkstra, E. W. (1959). A note on two problems in connexion with graphs. Numerische Mathematik, 1, 269-271.

  1. 控制策略

控

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