无人驾驶MPC轨迹重规划与自定义障碍物处理研究

基于 MPC 的轨迹重规划用起来还挺顺手的，是在无人驾驶场景下那些自定义障碍物的时候，响应快、效果稳。MPC 这种控制方式，说白了就是提前“想好”车该怎么走，实时根据路况来微调，适合动态环境。

传感器融合和图像的配合也关键，像激光雷达、摄像头的数据可以一起用，碰上个突然横出来的障碍物，也能及时调整路线，避得稳稳的。尤其适合跑城市道路或者有临时障碍的工况。

代码里用到的 MPC 控制逻辑还算比较清晰，像优化目标、约束条件这些都封装得挺好，改起来也方便。文末那个简化代码片段虽然精简了点，但思路清楚，适合上手摸索。需要跑仿真？直接上Simulink配CarSim，基本能还原大多数场景，仿得还挺真。

哦对了，想深入一点的可以看看这些相关资源：

• 无人驾驶障碍物检测评估方法文档分享
• MPC 控制算法程序
• 动态障碍物避撞关键
• 基于 CarSim 的控制模型

如果你平时就在做路径规划或者障碍物规避的开发，建议试试 MPC 加自定义感知这套思路，调教得好，能省不少精力。