第三期 行為規劃——1.課程大綱
如果你考慮數據中的所有數據流一輛以最快時間尺度操作的自駕車。頻率略低於Sensor Fusion的頻率。
只比你有本地化和低您將在下一課中了解更多有關軌跡規劃。接下來是您剛剛了解的預測。
然後在此圖的頂部是具有最低更新率的行為計劃。行為規劃的輸入來自於預測模塊和本地化模塊。
兩者都從傳感器融合中獲得輸入。行為模塊的輸出直接發送到軌跡規劃器。這也需要預測和輸入
本地化，以便它可以向運動控制器發送軌跡。這個盒子裏面的一切都是重點
在本課中，您將學習到具體的內容發生在這個相對較長的時間。但直觀地說，這種長期的跨度來自於行為計劃必須包含很多的事實
數據做出決定相當長的時間範圍在10秒甚至更多。我們將從哪裏開始做一個簡短的介紹你將會更多地了解輸入和輸入的細節
輸出給行為規劃者並理解行為規劃模塊有望解決什麽問題。
接下來，我們會談談有限狀態機作為實現行為計劃的一種技術。
接下來是更深入的了解，我們將使用成本函數來實際制定行為水平決策。
但首先讓我們花一些時間看看輸入我們將與我們合作，並產生我們的產出。
第三期 行為規劃——1.課程大綱
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