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在自动驾驶汽车的发展中，轨迹优化技术扮演着至关重要的角色。它不仅确保了车辆行驶的安全性和舒适性，还影响着能效和行驶效率。 轨迹优化技术原理 轨迹优化是计算从当前位置到目标位置的最佳路径，同时考虑车辆动力学、环境约束和安全要求。这一过程涉及到多个关键技术点： 车辆模型 ：精确描述车辆动力学行为的数学模型。 成本函数 ：评估轨迹质量的函数，通常包括路径长度、行驶时间、能耗和舒适度等指标。 约束条件 ：包括车辆动力学限制、避障要求和交通规则等。 优化算法 ：求解最优轨迹的数学算法，如梯度下降、遗传算法或凸优化。 项目实践案例 案例一：基于凸优化的轨迹规划 凸优化是轨迹规划中常用的方法，特别是在路径和速度规划有明确凸形约束的情况下。以下代码使用Python的 cvxpy 库来求解一个简单的轨迹规划问
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