其主要特点有以下三点：选择了在实践中广泛应用的算法；依赖最少；容易阅读，容易理解每个算法的基本思想。希望阅读本文后能对你有所帮助。
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目录
环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别slam迭代最近点匹配ekf slamfastslam 1.0fastslam 2.0基于图的slam路径规划动态窗口方式基于网格的搜索迪杰斯特拉算法a*算法势场算法模型预测路径生成路径优化示例查找表生成示例状态晶格规划均匀极性采样（uniform polar sampling）偏差极性采样（biased polar sampling）路线采样（lane sampling）随机路径图（prm）规划voronoi路径图规划快速搜索随机树（rrt）基本rrtrrt*基于dubins路径的rrt基于dubins路径的rrt*基于reeds-shepp路径的rrt*informed rrt*批量informed rrt*三次样条规划b样条规划贝济埃路径规划五次多项式规划dubins路径规划reeds shepp路径规划基于lqr的路径规划frenet frame中的最优路径路径跟踪纯追迹跟踪史坦利控制后轮反馈控制线性二次regulator（lqr）转向控制线性二次regulator（lqr）转向和速度控制项目支持
环境需求
python 3.6.xnumpyscipymatplotlibpandascvxpy 0.4.x
怎样使用
安装必要的库；克隆本代码仓库；执行每个目录下的python脚本；如果你喜欢，则收藏本代码库：）
本地化
扩展卡尔曼滤波本地化
该算法利用扩展卡尔曼滤波器（extended kalman filter, ekf）实现传感器混合本地化。
蓝线为真实路径，黑线为导航推测路径（dead reckoning trajectory），绿点为位置观测（如gps），红线为ekf估算的路径。
红色椭圆为ekf估算的协方差。
相关阅读：概率机器人学用于能前进和后退的汽车的最优路径https://pdfs.semanticscholar.org/932e/c495b1d0018fd59dee12a0bf74434fac7af4.pdfghliu/pyreedsshepp：实现reeds shepp曲线https://github/ghliu/pyreedsshepp
基于lqr的路径规划
为双重积分模型使用基于lqr的路径规划的示例代码。
frenet frame中的最优路径
这段代码在frenet frame中生成最优路径。
青色线为目标路径，黑色叉为障碍物。
红色线为预测的路径。
相关阅读：frenet frame中的动态接到场景中的最优路径生成https://researchgate/profile/moritz_werling/publication/224156269_optimal_trajectory_generation_for_dynamic_street_scenarios_in_a_frenet_frame/links/54f749df0cf210398e9277af.pdffrenet frame中的动态接到场景中的最优路径生成https://youtube/watch?v=cj6taqe7ucy
路径跟踪
姿势控制跟踪
这是姿势控制跟踪的模拟。
相关阅读：robotics, vision and control - fundamental algorithms in matlab second, completely revised, extended and updated edition | peter corke | springerhttps://springer/us/book/9783319544120
纯追迹跟踪
使用纯追迹（pure pursuit）转向控制和pid速度控制的路径跟踪模拟。
红线为目标路线，绿叉为纯追迹控制的目标点，蓝线为跟踪路线。
相关阅读：城市中的自动驾驶汽车的运动规划和控制技术的调查https://arxiv.org/abs/1604.07446
史坦利控制
使用史坦利（stanley）转向控制和pid速度控制的路径跟踪模拟。
相关阅读：史坦利：赢得darpa大奖赛的机器人http://robots.stanford.edu/papers/thrun.stanley05.pdf用于自动驾驶机动车路径跟踪的自动转向方法https://ri.cmu.edu/pub_files/2009/2/automatic_steering_methods_for_autonomous_automobile_path_tracking.pdf
后轮反馈控制
利用后轮反...