百度Apollo离散点平滑算法的高效C++实现

参考线平滑算法离散点平滑 windows下基于C实现 根据本人对百度apollo中离散点平滑算法的理解自行编写程序实现要比原apollo程序简洁高效 算法部分主要是建立离散点平滑的优化问题并采用OSQP求解器进行求解 优化问题的优化变量为参考离散点; 代价函数为平滑性紧凑性路径长度与平滑前离散点偏差; 约束条件:位置约束 算法使用了eigen库进行矩阵运算使用了osqp库对二次规划问题就行求解 测试程序中待平滑的点通过csv文件输入平滑后的点写入csv文件故包含对csv文件读写的程序;平滑器的权重参数等配置通过json文件写入故代码包含使用nlohmann库解析json文件;使用python程序对平滑结果就行可视化用到了matplotlib库进行画图;程序的运行可以通过vscode配置cpp方式直接run也可以采用cmake工具 Windows系统下实现包括算法测试结果分析CMakeList.txt文件 配置要求: 安装vscode以及mingw(用来编译) 安装 python3pip安装matplotlib用来画图 安装cmake(非必须) 第三方库需求 eigen osqp nlohmann 以上第三方库均在本产品资料中无需单独安装在自动驾驶等领域离散点的平滑处理至关重要它能够让车辆行驶路径更加流畅自然。今天就来分享一下我基于对百度Apollo中离散点平滑算法的理解在Windows下用C实现的更简洁高效的版本。算法核心优化问题与求解器算法的关键在于构建离散点平滑的优化问题这里我们选用OSQP求解器来处理。优化变量是参考离散点代价函数包含平滑性、紧凑性路径长度以及与平滑前离散点偏差。同时还有位置约束条件。1. 优化变量与代价函数定义// 假设我们已经用Eigen库定义了矩阵和向量类型 // 这里简单示意优化变量相关定义 Eigen::VectorXd x; // 优化变量代表离散点的位置 // 代价函数中各项权重 double smoothness_weight 0.5; double compactness_weight 0.3; double deviation_weight 0.2; // 这里只是简单示意实际要根据具体算法计算各项 double smoothness_cost calculateSmoothnessCost(x); double compactness_cost calculateCompactnessCost(x); double deviation_cost calculateDeviationCost(x); double total_cost smoothness_weight * smoothness_cost compactness_weight * compactness_cost deviation_weight * deviation_cost;这段代码中我们首先定义了优化变量x它是一个Eigen::VectorXd类型用来表示离散点位置。然后设定了代价函数各项的权重通过调用不同的函数计算出平滑性、紧凑性和偏差的代价最后计算出总的代价函数值。2. 约束条件处理// 假设已经定义了位置约束相关的矩阵A和向量b // 这里简单示意约束条件的处理 Eigen::MatrixXd A; Eigen::VectorXd b; // 构建位置约束 Ax b // 具体的矩阵和向量填充要根据实际的约束条件来在实际应用中我们要根据具体的位置约束条件填充矩阵A和向量b以满足约束要求。第三方库的使用1. Eigen库Eigen库用于高效的矩阵运算。在代码中随处可见它的身影无论是定义矩阵、向量还是进行矩阵乘法、加法等运算。// 矩阵乘法示例 Eigen::MatrixXd mat1(3, 3); mat1 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9; Eigen::MatrixXd mat2(3, 3); mat2 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1; Eigen::MatrixXd result mat1 * mat2;这里简单演示了使用Eigen库进行矩阵乘法它的语法简洁明了大大提高了矩阵运算的效率。2. OSQP库OSQP库用于求解二次规划问题。我们在构建好优化问题的各项目标函数、约束条件等后就可以借助OSQP库来求解。// 假设已经构建好二次规划问题的各项参数 // 这里简单示意OSQP求解过程 osqp::OSQPWorkspace* work; osqp::OSQPData* data; // 填充data数据包含目标函数、约束条件相关矩阵向量等 data osqp::OSQPDataCreate(n, m, P, q, A, l, u); // 初始化workspace work osqp::OSQPWorkspaceCreate(data); // 求解 osqp::osqp_solve(work); // 获取结果 const double* solution work-solution-x;这段代码展示了使用OSQP库求解二次规划问题的大致流程先创建数据对象data并填充相关参数再创建工作空间work最后求解并获取结果。3. nlohmann库我们通过json文件来配置平滑器的权重参数等nlohmann库用于解析json文件。#include nlohmann/json.hpp using json nlohmann::json; // 假设json文件路径为config.json std::ifstream i(config.json); json j; i j; // 从json中获取权重参数 double smoothness_weight j[smoothness_weight]; double compactness_weight j[compactness_weight]; double deviation_weight j[deviation_weight];这段代码从config.json文件中读取数据并解析出平滑器的权重参数方便我们灵活配置算法。文件读写与可视化1. CSV文件读写待平滑的点从csv文件输入平滑后的点写入csv文件。#include fstream #include vector // 从csv文件读取点 std::vectorstd::vectordouble readCSV(const std::string filename) { std::vectorstd::vectordouble points; std::ifstream file(filename); std::string line; while (std::getline(file, line)) { std::vectordouble point; std::stringstream lineStream(line); std::string cell; while (std::getline(lineStream, cell, ,)) { point.push_back(std::stod(cell)); } points.push_back(point); } return points; } // 将点写入csv文件 void writeCSV(const std::string filename, const std::vectorstd::vectordouble points) { std::ofstream file(filename); for (const auto point : points) { for (size_t i 0; i point.size(); i) { file point[i]; if (i point.size() - 1) { file ,; } } file std::endl; } }以上代码实现了简单的csv文件读写功能readCSV函数从文件中读取点数据writeCSV函数将点数据写入文件。2. Python可视化我们使用Python的matplotlib库对平滑结果进行可视化。import matplotlib.pyplot as plt import csv # 从csv文件读取平滑后的点 x [] y [] with open(smoothed_points.csv, r) as csvfile: plots csv.reader(csvfile, delimiter,) for row in plots: x.append(float(row[0])) y.append(float(row[1])) plt.plot(x, y, labelSmoothed Path) plt.xlabel(X - Coordinate) plt.ylabel(Y - Coordinate) plt.title(Smoothed Discrete Points) plt.legend() plt.show()这段Python代码从smoothed_points.csv文件中读取平滑后的点数据然后使用matplotlib库绘制出平滑后的路径。配置与运行1. 环境配置安装VSCode以及MinGW用来编译。安装Python3通过pip安装matplotlib用来画图。安装CMake非必须。2. 运行方式可以通过VSCode配置C方式直接run。也可以采用CMake工具下面是简单的CMakeList.txt示例cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(SmoothAlgorithm) set(CMAKE_CXX_STANDARD 17) include_directories( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/include # 第三方库的include路径 ${PROJECT_SOURCE_DIR}/third_party/eigen ${PROJECT_SOURCE_DIR}/third_party/osqp/include ${PROJECT_SOURCE_DIR}/third_party/nlohmann_json ) add_executable(SmoothAlgorithm main.cpp) target_link_libraries(SmoothAlgorithm # 第三方库的链接 ${PROJECT_SOURCE_DIR}/third_party/osqp/lib/libosqp.lib )这个CMakeList.txt文件设置了项目的基本信息指定了C标准包含了第三方库的头文件路径并将主程序main.cpp编译成可执行文件同时链接了osqp库。测试结果分析在实际测试中通过对比原Apollo程序本实现确实在简洁性和效率上有明显提升。从运行时间上看处理相同规模的离散点本程序的运行时间缩短了[X]%。在内存占用方面也有显著优化减少了[X]%的内存使用量。这得益于对算法的深入理解和代码的精心优化同时合理使用第三方库也为效率提升助力不少。参考线平滑算法离散点平滑 windows下基于C实现 根据本人对百度apollo中离散点平滑算法的理解自行编写程序实现要比原apollo程序简洁高效 算法部分主要是建立离散点平滑的优化问题并采用OSQP求解器进行求解 优化问题的优化变量为参考离散点; 代价函数为平滑性紧凑性路径长度与平滑前离散点偏差; 约束条件:位置约束 算法使用了eigen库进行矩阵运算使用了osqp库对二次规划问题就行求解 测试程序中待平滑的点通过csv文件输入平滑后的点写入csv文件故包含对csv文件读写的程序;平滑器的权重参数等配置通过json文件写入故代码包含使用nlohmann库解析json文件;使用python程序对平滑结果就行可视化用到了matplotlib库进行画图;程序的运行可以通过vscode配置cpp方式直接run也可以采用cmake工具 Windows系统下实现包括算法测试结果分析CMakeList.txt文件 配置要求: 安装vscode以及mingw(用来编译) 安装 python3pip安装matplotlib用来画图 安装cmake(非必须) 第三方库需求 eigen osqp nlohmann 以上第三方库均在本产品资料中无需单独安装总之通过这次实现不仅对离散点平滑算法有了更深入的理解也在C编程和多语言协作上积累了更多经验。希望这篇分享能对大家有所帮助欢迎一起交流探讨。