#百人创作先锋团#特定范围搜索障碍物算法 原创

背景

如果你是做自动驾驶的工作人员，那么你一定知道自动驾驶模块主要由感知模块、高精地图模块、定位模块、路径规划模块以及控制模块组成，然而感知模块在整车当中就相当于人的眼睛一样十分重要。现在有这么一个需求：在自动驾驶雷达感知模块中，我们需要在特定探测范围内搜索障碍物。

问题分析

我们假设站在车(驻点)的角度看待，整车的摄像头覆盖的角度为90度，那么从整车的摄像头的坐标看，整个视野就为90度，我们需要对整个视野的障碍物进行一个统计。
约定：我们假定points为待观测点，angle为观测角度，location为驻点或者站点。
思路: 先要计算驻点与待观测点的一个角度，这个我们可以通过atan2函数计算得到弧度，然后转换为角度
角度 = 180.0 / pi * 弧度
(因为angle是角度)，需要考虑一个跨象限问题，因此计算值需要加360°，最后就是排序然后进行滑动窗口搜索。

代码设计

1、遍历是否和驻点重合，不重合即可计算两个点的弧度，否则认为是驻点，并记录个数。

    for i in points: # 
        if i != location:
            r.append(atan2(i[1] - location[1], i[0] - location[0]))
        else:  # 驻点
            samePoint = samePoint + 1
    new_l = []

2、将计算的弧度转为角度，并对所有数据加上360°。

    for i in r:  # 2、对弧度转为角度，同时防止跨象限问题加上360
        tmp = 180.0 / pi * i
        new_l.append(tmp)
        new_l.append(tmp + 360.0)

3、对所有角度进行排序，这个可以直接调用list对应的函数

new_l.sort()

4、滑动搜索。窗口new_l[right] - new_l[left]值小于指定的angle角度，计数+1

    while right < len(new_l):     # 滑窗 搜索
        while right < len(new_l) and new_l[right] - new_l[left] <= angle:
            right = right + 1 # 窗口new_l[right] - new_l[left]值小于指定的angle角度，计数+1
        ans = max(ans, right - left)
        left = left + 1

总结

其实整个算法是一个算法比赛的一个题目，整个背景是十分适合在自动驾驶领域使用，出题方也是站在自动驾驶的角度去看待这个问题。我们做自动驾驶方向，我们站在这个角度去看待这个问题的话，其实就是一个搜索问题，当然这里是使用了Python语言实现，也可以考虑使用C++。