基于时空风险场的道路自动驾驶车辆预测轨迹规划
基于时空风险场的道路自动驾驶车辆预测轨迹规划
下面复现这篇关于自动驾驶轨迹规划的论文《基于时空风险场的道路自动驾驶车辆预测轨迹规划》，实现核心算法。
1. 算法概述
该论文提出了一种基于时空风险势场的预测轨迹规划方法，主要特点是将轨迹生成和风险评估解耦为两个并行独立的模块。算法流程包括：
- 使用类人工势场函数量化空间风险
- 使用交互多模型(IMM)结构计算周围车辆向各车道行驶的概率
- 结合概率和预测轨迹计算空间场的时域演化
- 生成足够多的轨迹候选
- 通过精心设计的成本函数选择最优轨迹
2. 完整代码实现
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.interpolate 
