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无人驾驶中的规划算法-Apollo轨迹生成算法

2018-07-07 12:46 来源: 半杯茶的小酒杯

轨迹规划的目标

无人驾驶轨迹规划的目标是获得一系列由路径点组成的车辆实际可行驶的路径,每个路径点都包含了物理坐标、速度和达到该路径点的时间戳。

无人驾驶中的规划算法-Apollo轨迹生成算法

为了达到实际可行驶的目标,需要考虑以下因素:

1、碰撞避免

轨迹规划要将其它交通参与者(其它车辆、行人)纳入轨迹的计算中。在Apollo中,所有障碍物(包括动态障碍物和静态障碍物)都由感知模块检测,然后由prediction生成预测轨迹。最终提供给Planning模块参与轨迹生成的计算。

2、乘坐的舒适感

舒适感要求车辆不能出现急停、急转、急刹等等,这对轨迹的平滑性和速度规划都有很强的约束。

无人驾驶中的规划算法-Apollo轨迹生成算法

3、车辆动力学约束

比如车辆不可能在很小的转弯半径的情况下实现180度的急转等。

无人驾驶中的规划算法-Apollo轨迹生成算法

4、交通法规的约束

车辆行驶应该严格按照交通法规的约束,如不能占用非机动车道,不能压实线等等。轨迹的评估

实际满足轨迹生成要求约束的备选轨迹有很多,轨迹评估就是从这些候选轨迹中选择最优的轨迹。

无人驾驶中的规划算法-Apollo轨迹生成算法

Apollo中通过cost函数来选择最优轨迹,cost函数可以有多重维度的考量,比如偏离车道中心的距离、超速限制、碰撞避免、舒适度等等。

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