百度apollo pathdecider

百度Apollo PathDecider是百度自动驾驶开放平台中的一项关键技术。它是Apollo自动驾驶系统中负责路径规划和决策的模块，能够根据车辆的感知信息和环境的变化，实时地生成可行的车辆路径并做出决策。

Apollo PathDecider主要分为两个部分：路径规划和决策。路径规划是通过算法找到一条适合当前路况，并且能够安全到达目标地点的最佳路径。这个算法将考虑到道路的限速、交通标识、车辆感知信息等因素，确保生成的路径符合交通规则和安全要求。

而决策部分则根据当前的路径规划结果和感知信息，进行实时的决策。它能够对交通信号灯、障碍物、其他车辆等情况进行识别和分析，并做出相应的决策。比如判断何时加速、减速、超车、换道等。决策的目标是在最短的时间内安全地到达目的地，并且尽可能地保持车辆和其他交通参与者的安全。

通过使用百度Apollo PathDecider，自动驾驶车辆能够更加准确和高效地感知和分析环境信息，根据实时的感知结果进行路径规划和决策。这项技术的应用可以提高自动驾驶车辆的行驶安全性和效率，为我们带来更加方便和智能的出行体验。

相关问题

百度Apollo紫色的停止墙代码在百度Apollo的哪里

百度Apollo自动驾驶系统的源代码是开源的，你可以在百度Apollo的GitHub仓库中找到相关的代码。具体来说，紫色停止墙的代码位于Apollo的主要驾驶核心模块之一，称为"Planning"（规划）模块。Planning模块负责根据感知、定位等信息生成车辆的行驶轨迹和决策，其中包括紫色停止墙的逻辑。

你可以在百度Apollo GitHub仓库中的"modules/planning"目录下找到相关的代码文件。具体来说，紫色停止墙的逻辑可能涉及到"stop_wall"或类似名称的文件或函数。请注意，具体实现可能根据不同版本和分支有所不同，建议参考最新版本的代码库进行查找。

百度Apollo rerouting

百度Apollo是百度开发的自动驾驶平台，而rerouting是Apollo中的一个功能，用于重新规划车辆的路径。当车辆行驶过程中遇到障碍物、道路封闭或者其他不可预见的情况时，rerouting可以根据实时的交通信息和地图数据，为车辆提供新的最优路径，以确保安全和高效的行驶。这个功能可以帮助自动驾驶车辆在遇到路况变化时及时做出调整，保证行驶的流畅性和安全性。