news 2026/8/19 10:51:27

基于二次规划的路径规划与速度规划:从MATLAB到C++的实践

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
基于二次规划的路径规划与速度规划:从MATLAB到C++的实践

基于二次规划(QP)的路径规划和速度规划 matlab代码实现 + 详细文档 picewise jerk path picewise jerk speed 更新: c++版本已完成,qt可视化。

最近在做一个关于路径规划和速度规划的项目,主要基于二次规划(QP)的方法。虽然之前对QP有所了解,但真正实现起来还是遇到了不少问题。好在经过一段时间的努力,终于完成了MATLAB的验证和C++的实现,并且用QT做了一个简单的可视化界面。下面分享一下我的学习和实践过程。


1. 路径规划:从理论到代码

路径规划是自动驾驶和机器人导航中的核心问题。二次规划(QP)是一种常用的方法,它可以通过优化目标函数来找到满足约束条件的最优路径。

QP的基本思想

QP的优化目标通常是路径的平滑性和安全性。比如,我们希望路径尽可能平滑,同时避开障碍物。数学上,QP可以表示为:

$$

\min_{x} \quad \frac{1}{2}x^T Q x + c^T x \\

\text{s.t.} \quad A x \leq b \\

基于二次规划(QP)的路径规划和速度规划 matlab代码实现 + 详细文档 picewise jerk path picewise jerk speed 更新: c++版本已完成,qt可视化。

$$

其中,$x$是决策变量(比如路径点的位置),$Q$是一个正定矩阵,决定了优化的目标函数形式。

MATLAB实现

MATLAB的优化工具箱提供了quadprog函数,可以方便地求解QP问题。下面是一个简单的路径规划示例代码:

% 定义QP问题 n = 10; % 路径点数 Q = eye(n); % 简单的平滑性目标 c = zeros(n,1); % 无偏置项 % 添加约束条件(比如路径必须在某个区域内) A = [ones(1,n); -ones(1,n)]; b = [10; -5]; % 路径必须在y=5到y=10之间 % 求解QP x = quadprog(Q, c, A, b); % 可视化结果 plot(x, 'b-o'); title('QP路径规划结果'); xlabel('点编号'); ylabel('位置');

这段代码虽然简单,但展示了QP的基本用法。实际应用中,约束条件会更复杂,比如需要考虑避障、路径长度等因素。


2. 速度规划:平滑性与实时性

速度规划的目标是为路径上的每个点分配一个合适的速度,使得整体运动尽可能平滑,同时满足安全性和舒适性要求。这里我们采用分段 jerk(加加速度)的方法。

分段 jerk 的意义

Jerk是加速度的变化率,反映的是加速度的平滑性。在实际应用中,过大的jerk会导致乘坐不舒适,因此需要对jerk进行约束。

分段 jerk 的方法是将路径划分为多个小段,在每段内保持jerk恒定。这种方法可以在保证平滑性的同时,降低计算复杂度。

C++实现

由于实际应用中需要实时性,MATLAB的效率可能不够,因此我们用C++重新实现了速度规划算法。下面是一个关键的代码片段:

#include <vector> #include <Eigen/Dense> using namespace Eigen; void computeSpeedProfile(const std::vector<double>& path, std::vector<double>& speed) { int n = path.size(); MatrixXd A(n, n); VectorXd b(n); // 构建QP问题 for (int i = 0; i < n; ++i) { A(i, i) = 2.0; // jerk的权重 if (i > 0) A(i, i-1) = -1.0; if (i < n-1) A(i, i+1) = -1.0; } // 边界条件 b(0) = 0.0; // 初始jerk为0 b(n-1) = 0.0; // 终止jerk为0 // 求解QP LLT<MatrixXd> lltOfA(A); VectorXd x = lltOfA.solve(b); // 速度积分 double v = 0.0; for (int i = 0; i < n; ++i) { v += x(i); // 累积jerk得到加速度 speed[i] = v; } }

这段代码使用了Eigen库来求解线性方程组。虽然QP的求解在这里被简化为一个线性问题,但在实际应用中,可能需要更复杂的约束条件。


3. QT可视化:从代码到界面

为了更直观地展示路径规划和速度规划的结果,我们用QT做了一个简单的可视化界面。下面是一个界面的截图:

!QT可视化界面

QT界面的主要功能

  • 路径显示:用折线图显示规划的路径。
  • 速度显示:用柱状图显示每个点的速度。
  • 参数设置:允许用户调整QP的权重和约束条件。

QT代码示例

下面是一个简单的QT界面代码片段:

#include <QApplication> #include <QWidget> #include <QVBoxLayout> #include <QPlotWidget> int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); QWidget window; QVBoxLayout *layout = new QVBoxLayout(&window); // 创建绘图组件 QPlotWidget *pathPlot = new QPlotWidget; QPlotWidget *speedPlot = new QPlotWidget; // 添加到布局 layout->addWidget(pathPlot); layout->addWidget(speedPlot); // 更新数据 auto updatePlot = [pathPlot, speedPlot]() { // 更新路径和速度数据 // ... }; // 显示窗口 window.show(); return app.exec(); }

4. 总结与展望

通过这次实践,我对基于QP的路径规划和速度规划有了更深入的理解。从MATLAB的快速验证到C++的高效实现,再到QT的可视化展示,整个过程让我体会到了理论与实践的结合。

未来,我计划在以下几个方面进行改进:

  1. 优化QP求解器:目前的C++实现虽然能满足基本需求,但在大规模数据下的效率还有提升空间。
  2. 增加更多约束条件:比如考虑车辆的动力学特性,或者更复杂的避障条件。
  3. 改进可视化界面:增加更多的交互功能,比如动态调整参数并实时更新结果。

总之,这是一次非常有意义的实践,也让我对自动驾驶和机器人导航有了更深的兴趣。希望未来能在这个领域继续深入探索!

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/7/14 16:23:17

乐迪信息:船舶AI倾斜算法的智慧港口安全监控系统

船舶AI倾斜算法通过融合传感器实时数据采集与机器学习深度分析&#xff0c;实现了对船舶倾斜角度、重心变化等动态参数的高精度监测。该技术能够即时识别异常状态并触发预警&#xff0c;同时基于历史数据预测潜在风险&#xff0c;为港口安全管理提供了从被动响应向主动预防转变…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/14 16:23:16

COMSOL仿真在声表面波(SAW)传感器设计中的应用

COMSOL声表面波SAW行波驻波传感器铌酸锂128度Y切X传播三维模型 电场、位移、深度方向、叉指对数、插入损耗、带宽、声孔径、衍射声表面波&#xff08;SAW&#xff09;传感器因其高灵敏度和低功耗的特点&#xff0c;在液体检测、气体传感器等领域有着广泛应用。基于铌酸锂材料的…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/14 16:23:18

储能PCS这玩意儿搞过的人都知道,核心就是双向DCDC和三电平逆变这对黄金搭档。今天咱们拆开说说这个30KW方案里的门道,手头刚好有套挺有意思的代码

30KW储能PCS逆变器双向变流器设计方案资料&#xff0c;双向DCDC和三电平逆变PCS 1.此系列为30KW储能PCS逆变器设计方案资料&#xff0c;双向DCDC和三电平逆变PCS&#xff1b; 2.仿真源码含有并网和离网两个模型&#xff1b; 3.原理图&#xff08;PDF&#xff09;含控制板&…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/14 16:23:19

一个使用MAUI Blazor 构建、开源、跨平台的本地日记APP

致力于挖掘功能强大、性能优越、创新前沿且简单易用的 C#/.NET 开源框架、项目、类库与工具。助力 .NET 开发者轻松解锁并运用这些实用的宝藏资源&#xff0c;提升开发效率与创新能力&#xff01;项目概述侠客日记是一个开源、跨平台的本地日记应用&#xff0c;使用MAUI Blazor…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/14 16:23:19

MacOS 15+环境下iVerilog与GtkWAVE的集成与实战

1. 为什么要在Mac上折腾数字电路仿真&#xff1f; 如果你和我一样&#xff0c;是个喜欢在Mac上鼓捣硬件的开发者或者学生&#xff0c;那你肯定遇到过这个烦恼&#xff1a;想学数字电路、想验证Verilog代码&#xff0c;但发现主流的EDA工具要么是Windows独占&#xff0c;要么在L…

作者头像 李华
网站建设 2026/7/14 16:23:21

PyTorch DDP单机多卡实战:从零到高效训练的完整指南

1. 为什么你需要DDP&#xff1f;从单卡到多卡的效率跃迁 如果你正在用PyTorch训练模型&#xff0c;尤其是那些参数动辄上亿的大模型&#xff0c;或者处理海量图像、文本数据&#xff0c;那你一定对“训练慢”这件事深有体会。我刚开始做AI项目那会儿&#xff0c;用一张显卡跑一…

作者头像 李华