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需要深入理解Planning模块的工作流程和各个子模块的功能。首先，车辆的感知模块会收集周围环境的数据，结合高精度地图和定位信息，将这些数据传递给Planning模块。planning_base作为核心，将这些数据进行处理，规划出车辆的动态行驶路径。pnc_map负责生成参考线，为局部路径规划提供依据。场景插件集合于scenarios包中，根据当前驾驶环境切换不同的场景策略。tasks包中的任务插件按顺序执行路径优化和避障策略等任务。最后，traffice_rules确保车辆遵循交通规则。

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)

Stage状态机与Scenario状态机的双层状态机场景机制是Apollo 3.5版本的重要特性。Stage状态机工作在底层，负责处理特定阶段的执行，如加速、减速、转弯等，它根据任务插件的要求来执行具体的操作。而Scenario状态机则工作在顶层，负责场景之间的切换，如从常规行驶到紧急停车，从高速行驶切换到城市交通等。双层状态机的设计提高了系统的灵活性和鲁棒性，使得自动驾驶系统能够更加智能化地应对各种复杂的驾驶环境。为了更深入地了解这一过程和相关技术细节，建议查阅《Apollo自动驾驶：Planning模块深度解析》一书。这本书提供了对Planning模块深入的分析，不仅解释了Stage状态机与Scenario状态机的工作原理，还涵盖了模块内部的各个子包和它们的交互机制。

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)