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1.MATLAB自动驾驶工具箱
2 ROS内置的模型
自动驾驶轨迹规划之碰撞检测（一）-CSDN博客
自动驾驶轨迹规划之碰撞检测（二）-CSDN博客
大家可以先阅读前两篇关于碰撞检测算法的介绍
1.MATLAB自动驾驶工具箱
在MATLAB中也实现了基于圆覆盖的碰撞检测算法，同时碰撞检测通过栅格地图实现，详细内容可以参考官方给出的自动驾驶工具箱的相关文档
Costmap representing planning space around vehicle - MATLAB - MathWorks 中国
2.ROS内置的模型
对于ROS中的碰撞检测，很多参加智能车或电赛的同学可能比较熟悉，但其实也存在不少误区，有时候不是调参调不出来，而是没有真正理解这些参数的意义
robot_radius：设置机器人的半径，单位是米。如果你的机器人不是圆形的那就需要使用footprint这个参数，该参数是一个列表，其中的每一个坐标代表机器人上的一点，设置机器人的中心为[0,0]，根据机器人不同的形状，找到机器人各凸出的坐标点即可，具体可参考下图来设置：
inflation_layer:膨胀层，用于在障碍物外标记一层危险区域，在路径规划时需要避开该危险区域
当你选用了footprint，那么膨胀层就没有意义了，因为只有你是圆形的，障碍物才能进行有意义的闵可夫斯基和运算同时footprint是利用多边形计算代价，在耗算力，如果为了节省算力，可以用圆，冗余的部分当做缓冲就行如果你发现怎么调膨胀距离都会碰，因为膨胀层仅在圆形时有效，因此为了使用有安全距离的footprint，必须直接扩大footprint
通过下图来认识下为何要设置膨胀层以及意义：
虽然我提到footprint情况下膨胀层没用，但是对于全局路径规划，ROS中默认机器人为质点，这时候膨胀层非常有用，假如你全局路径规划贴边走，那么对于实际机器人完全是碰撞的，这时候就需要膨胀障碍物了
参考文章
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