🚘 如何模拟特斯拉的路径规划算法（Python演示）
从一个老司机的角度出发，今天我们用代码模拟特斯拉自动驾驶中的“路径规划”核心能力：给定当前位置与目标位置，如何高效、平滑、安全地规划一条行驶路径。
🧠 一、路径规划在自动驾驶中的位置
在 Autopilot 全栈架构中，路径规划位于感知之后、控制之前：
摄像头 → 感知 → 预测 → **路径规划** → 控制 → 车辆执行
路径规划的目标是：
- 找一条安全、平滑、可行驶的路径
- 避开障碍物、满足约束（如转向角、速度限制）
📐 二、典型算法介绍
| 算法 | 特点 | 适用情况 |
|---|---|---|
| A*（A-star） | 最优路径搜索 | 静态地图 |
| RRT（快速扩展随机树） | 快速探索空间 | 动态避障 |
| Bezier 曲线 | 平滑路径生成 | 实时控制 |
| Frenet 坐标系 + 动态规划 | 车道级平滑规划 | 高速场景，特斯拉常用 |
💻 三、用 A* 算法模拟城市障碍路径规划
✅ 地图说明
0表示可通行道路1表示障碍物
import heapq
def a_star(grid, start, goal):
rows, cols = len(grid), len(grid[0])
open_set = [(0 + heuristic(start, goal), 0, start, [])]
visited = set()
while open_set:
est_total, cost, current, path = heapq.heappop(open_set)
if current in visited:
continue
path = path + [current]
if current == goal:
return path
visited.add(current)
for dx, dy in [(-1,0), (1,0), (0,-1), (0,1)]:
nx, ny = current[0] + dx, current[1] + dy
if 0 <= nx < rows and 0 <= ny < cols and grid[nx][ny] == 0:
heapq.heappush(open_set, (cost+1+heuristic((nx, ny), goal), cost+1, (nx, ny), path))
return None
def heuristic(a, b):
# 曼哈顿距离
return abs(a[0]-b[0]) + abs(a[1]-b[1])
# 模拟地图（0：道路，1：障碍）
grid = [
[0, 0, 0, 0, 1],
[1, 1, 0, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 1, 1, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]
]
start = (0, 0)
goal = (4, 4)
path = a_star(grid, start, goal)
print("规划路径：", path)
📊 四、运行结果
规划路径：[(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 2), (2, 2), (2, 3), (2, 4), (3, 4), (4, 4)]
👉 这条路径避开了障碍物，成功到达目标位置。
❌ 五、容易出错点分析
| 出错点 | 说明 | 建议 |
|---|---|---|
| 启发函数不合适 | 曼哈顿距离适合方格图，实际应用中需考虑曲率和动态障碍 | 实际使用贝塞尔曲线或轨迹采样优化 |
| 忽略车辆转向半径 | 小车不能90度拐弯，A*不考虑运动模型 | 用 Hybrid A* 或 Frenet 路径 |
| 代价函数不准确 | 简单“步数”不等于真实行驶代价 | 可加入“转弯代价”、“变道代价”等维度 |
🎯 六、进阶建议
- ✅ 用贝塞尔曲线/样条曲线优化路径平滑性
- ✅ 在路径中加入“预测车辆轨迹”的碰撞判断
- ✅ 接入小车模拟器（如Carla、LGSVL）进行真实动态仿真
✅ 总结
本篇我们用 A* 算法构建了一个最简的路径规划模拟器，感受了自动驾驶大脑如何思考“怎么走”。下一篇我们将探索：
卷积神经网络在自动驾驶视觉识别中的应用（YOLO + Python演示）
