Apollo8.0中如何修改planning配置文件实现慢速车绕行

要实现慢速车绕行，需要在Apollo 8.0中修改planning配置文件。具体步骤如下：

1. 打开Apollo 8.0的planning配置文件，路径为`modules/planning/conf/planning_config.pb.txt`。

2. 在配置文件中找到`qp_spline_path_config`字段，这是用于生成规划路径的配置项。

3. 在`qp_spline_path_config`字段中，找到`stitching_distance`字段。这个字段表示两个路径段之间的距离，当距离小于这个值时，会使用样条插值将两段路径连接起来。

4. 将`stitching_distance`字段的值调整为一个较小的值，比如说10米。这样，在慢速车辆与普通车辆之间的距离小于10米时，路径规划器会在两车之间插入一段路径段，使得慢速车能够绕行。

5. 保存配置文件，重新编译Apollo，使得修改生效。

注意：修改配置文件可能会影响系统稳定性，请谨慎操作，并在实际场景中进行充分测试。

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Apollo8.0中如何修改planning配置文件实现人行道通行

要实现人行道通行，需要修改Planning模块的配置文件。具体操作如下：

1. 打开Apollo的配置文件，找到Planning模块的配置文件，一般在路径`/apollo/modules/planning/conf/planning_config.pb.txt`下。

2. 找到"planner_open_space"这个部分，这是用于处理自由空间的规划器，一般为"rtk_replay_planner"或"qp_spline_smoothing"。

3. 在"planner_open_space"中添加以下参数：

  enable_pedestrian_area: true
  pedestrian_area_max_width: 2.5
  pedestrian_area_max_length: 5.0

其中，"enable_pedestrian_area"为启用人行道通行的开关，设为true即可；"pedestrian_area_max_width"和"pedestrian_area_max_length"为人行道通行区域的最大宽度和长度，根据实际情况进行设置。

4. 保存配置文件并重新编译Apollo，使修改生效。

这样，就可以实现人行道通行了。在规划时，规划器会自动考虑人行道通行区域，避免规划出不合法的路径。

Apollo8.0中如何修改planning配置文件实现红绿灯通行

在Apollo 8.0中，可以通过修改planning模块的配置文件来实现红绿灯通行。具体步骤如下：

1. 打开Apollo 8.0的planning模块配置文件，路径为`$APOLLO_HOME/modules/planning/conf/planning_config.pb.txt`。

2. 在配置文件中找到`TrafficRuleConfig`部分，将`TrafficRuleConfig`的值设置为`TrafficRuleConfig::SIMPLE_TAFFIC_RULE`，即使用简单的交通规则。

3. 在配置文件中找到`SimpleTrafficRuleConfig`部分，将其值设置为如下内容：

simple_traffic_rule_config {
  enable_traffic_light_stop              : true
  enable_priority_reference_line_stop    : true
  enable_pedestrian_yield                : true
  enable_side_pass                        : true
  enable_follow_traffic_lights           : true
  enable_change_lane_for_obstacle        : true
  enable_keep_clear                       : true
  enable_traffic_light_freeze            : false
}

其中，`enable_traffic_light_stop`和`enable_follow_traffic_lights`分别表示启用红绿灯停车和跟随红绿灯行驶功能。

4. 保存配置文件并重新启动Apollo。

在重新启动Apollo后，planning模块将会按照新的配置文件进行运算，实现红绿灯通行的功能。需要注意的是，这种方式只能在仿真环境中实现，实际的道路环境中需要使用更加复杂的交通规则和场景判断。