在Apollo自动驾驶系统中，如何实现基于场景的运动轨迹规划，并解释Stage状态机与Scenario状态机的工作原理？

在Apollo自动驾驶系统中，实现基于场景的运动轨迹规划是一个复杂的过程，涉及到多个模块的协同工作。首先，需要使用到的辅助资料《Apollo自动驾驶：Planning模块深度解析》能够帮助读者更全面地理解Plannning模块的内部机制及其与环境感知、路径规划等上游模块的关系。

参考资源链接：[Apollo自动驾驶：Planning模块深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/15npmi02yd?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，运动轨迹规划首先依赖于感知模块提供的实时环境数据，以及高精度地图和定位信息。然后，Planning模块的核心组件planning_base包作为整个模块的控制枢纽，协调各部分的功能实现。pnc_map包根据这些信息生成参考线，为局部路径规划提供基础。scenarios包包含多个场景插件，这些插件针对特定的驾驶情景，能够为车辆提供定制化的运动轨迹规划。

在规划过程中，Apollo 3.5版本引入的双层状态机机制起到了关键作用。Stage状态机和Scenario状态机是这一机制的核心，其中Stage状态机负责控制具体阶段的执行，而Scenario状态机则处理场景之间的切换。这一设计不仅提高了自动驾驶系统的灵活性，还增强了对不同驾驶情境的适应性和鲁棒性。

例如，当车辆遇到交通灯时，Scenario状态机会根据当前交通规则和环境情况切换到红灯等待的场景，而Stage状态机则负责执行停车、减速等具体动作。整个过程需要实时地处理传感器数据，快速反应以确保安全。

为了更深入地理解这些概念，建议读者参考《Apollo自动驾驶：Planning模块深度解析》，其中不仅包含了上述内容的详细解释，还提供了丰富的案例分析和代码实现，帮助读者全方位地掌握Apollo自动驾驶系统的规划模块。

参考资源链接：[Apollo自动驾驶：Planning模块深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/15npmi02yd?spm=1055.2569.3001.10343)