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在转往自动驾驶的道路上，我遇到了三个问题：
1、学习路线问题：不知道学什么，不知道学习顺序，或者是感觉要学的太多，战线被拉得很长，往往学着A，却发现B是基础，就转而学B，最后感觉什么都没有学；
2、学习资料问题：资料太多，不知道该看哪个，又或者没有找到很通透的资料。
博客初步计划通过自动泊车讲解自动驾驶的路径规划，涉及A*，HybridA*，RS曲线（ompl库），并做一些资料推荐（如使用工具的教程，工具书），力求细致，通透，主要为了帮助像我一样初次学习的人快速入门。
一、自动泊车介绍
言归正传，自动泊车是目前（2021年）自动驾驶ADAS中非常火热的一环，与ACC，AEB不同的是，自动泊车是低速自动驾驶，安全问题要小的多。自动泊车主要涉及的领域有：
1、感知：计算机视觉——车位识别，AVM车位（视觉检测的白线车位）；超声波雷达——检测障碍物车位（处理没有白线，或者压住白线导致车位检测不到）；
2、融合：视觉车位与超声波雷达车位的信息融合；
3、定位：用以确定车辆实时位置，判断车辆是否停到位等；
4、路径规划：结合感知和定位给出合理路径，主要应用HybridA*（自动泊车属于狭窄空间路径规划，还是挺难的）；
5、控制：泊车执行环节，控制车的方向盘，车速，使车辆根据给出的路径到达终点，stanly算法，纯跟踪算法，PID控制基本都属于这一环节。
可见，自动泊车涉及的自动驾驶领域还是很全的。自动泊车的车位主要分为三类：
其中斜列车位可以和垂直车位看做一体，可以把垂直车位看做特殊的斜列车位。
自动泊车分为很多类，有APA、记忆泊车、AVP代客泊车等等，简要的说，就是自动泊车是从帮助人停车往自动寻找车位，自动停车，自动泊出的方向进化的，最终的理想状态可以想象这样一幅场景：
1、驾车前往商场，到商场门口后下车购物，同时下达自动泊车指令，车辆开始巡航，寻找商场停车位并完成泊车；购物结束后，从另外一个门出来，手机给车辆发送定位，车辆自动泊出，并前往上车地点。
可以看到，自动泊车解决了自动驾驶的开始和结束的问题，这里也可以发现一个明显问题，车辆如何知道附近有车位，或者充电桩信息呢？于是就有了车端和场端的概念，停车场，充电桩也智能化，与汽车完成通信，发送自身的信息，如车位信息，充电桩占用信息等，这就是场端。
随之而来的下一个问题，就是在到达车位、充电桩的过程中，要走怎样的路径，这就涉及到本次主题路径规划了，路径规划分全局路径规划和局部路径规划，个人认为不需要如此细分，细分过多反而带来理解上个困难，两者用的其实都是同一原理，算法稍有不同，但目的就是为了找到一条路。粗略理解可以按以下理解：
1、全局规划：停车场告知车位位置，车辆从自身位置到车位附近这一段是全局路径规划（如S1到S3），感知的信息是周围的环境信息。
2、局部规划：车道车位附近后，比如在S3点，要停到车位的中间点A5，那么S3到A5的路线就是局部规划。
二、A*算法
第一组：
第二组：
第三组：
A*算法英文版（*//www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp）
以上三组任意一组均可较好理解算法原理，至于源代码，推荐以下链接内的源代码，因为后续的泊车算法将采用以下版本的代码。