3.3.c 确定性采样:基于控制空间采样代码解析

3.3.c.1 基于控制空间采样的代码实现

在tests/sampling_based_planning/control_based_sampler_test.py 中定义了轨迹的生成方式，其中：

start_p ：轨迹的起点

v ：车辆的驾驶速度，在每一阶段，按照匀速行驶

max_steer ：车辆最大的前轮转角

min_steer ：车辆最小的前轮转角

delta_steer ：方向盘转角的分辨率

delta_t：生成轨迹点的时间分辨率

total_t：轨迹的总时长

3.3.c.2 基于控制空间采样的代码测试

在测试中，分为两个阶段，第一个阶段从起始点开始，按照不同的前轮转角往前推出行驶轨迹（效果图中的洋红色曲线），第二阶段，以第一阶段轨迹的最后一个点为起点，然后继续按照不同的前轮转角往前推出行驶轨迹（效果图中的灰色曲线）；然后设置不同的cost来评估每一条曲线，最后基于cost选出最优轨迹（为了测试，代码中的cost没有填充，只是随机选择了一条轨迹，效果图中的红色曲线）。

从效果图也可以看出，基于控制空间的采样方式可以生成满足运动学约束的曲线，但由于没有其他约束，会导致生成需要无用的轨迹（例如超出道路边界等）。

动手学控制理论

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