加速度在planning中哪里呢

在Apollo的规划模块中，实际上加速度（acceleration）是在轨迹生成（Trajectory Generation）过程中被计算和调节的。轨迹生成的主要目的是为了将路线转化为车辆可行驶的轨迹，并且在满足安全和动力学限制的前提下，生成一条最优的轨迹。

在轨迹生成中，加速度是一个非常重要的指标，它可以影响到车辆的加速和减速过程，直接影响到了车辆的行驶舒适度和安全性。因此，在轨迹生成中，开发者通常会根据车辆的实际情况，通过调节轨迹中的速度和加速度等参数，来优化轨迹的性能。

具体来说，在Apollo的轨迹生成模块中，有一些与加速度相关的参数，例如：最大加速度、最大制动度、最小加速度、最小曲率等。这些参数可以通过修改规划算法中的相关代码或者在配置文件中进行配置来调节。需要注意的是，对轨迹生成算法的修改和优化需要进行充分的测试和验证，以确保系统的稳定性和安全性。

相关问题

material requirement planning 中的lead time是什么意思

### 回答1：
在物料需求计划（MRP）中，Lead Time指从下达订单到物料到达的时间。这个时间包括了从向供应商下订单到供应商发货的时间，物料在运输中的时间，以及收货和检验的时间等等。在制造业中，Lead Time是一个非常重要的概念，因为它可以帮助企业更好地规划生产和采购计划，以确保生产线的顺畅和产品的按时交付。

### 回答2：
在物料需求计划（Material Requirement Planning，简称MRP）中，lead time是指从发起物料采购或生产订单，到物料完全可用或订单完成的时间。它包括了物料采购、制造、加工和交付等各个环节的时间。

在MRP系统中，lead time是一个非常重要的概念。它对于维持供应链的正常运作和满足顾客需求非常关键。通过合理的计算和管理lead time，可以确保物料的及时供应和订单的准时交付。

计算lead time时需要考虑以下几个因素：
1. 采购时间：指的是从下订单到供应商将物料交付到企业的时间。它包括了供应商的产能、库存水平和物流时间等因素。
2. 制造时间：指的是从开始生产到完成产品的时间。它受到生产线的产能和效率等因素的影响。
3. 加工时间：指的是对于原材料的加工或加工成品的再加工的时间。它取决于加工工艺和设备的效率等因素。
4. 交付时间：指的是从制造完成到将产品交付给顾客的时间。它取决于物流运输的效率和距离等因素。

了解和准确计算lead time对于物料采购和生产计划至关重要。它可以避免物料短缺或过剩，提高供应链的效率和灵活性。通过有效地控制和管理lead time，企业可以更好地满足市场需求，提高顾客满意度。

### 回答3：
材料需求计划（Material Requirement Planning，简称MRP）中的lead time是指在供应链中从订单到交付时间所需的时间。它是一个重要的概念，帮助企业确定在制造和供应过程中的时间预测，以确保材料的及时供应。

在MRP中，lead time可以分为四个主要的组成部分：

1. 采购/供应商lead time：指从下订单到供应商交货的时间。这个时间包括了物料采购、交货日期协调、物流运输等过程。合理的采购lead time能够确保企业能按时获得所需的原材料和零部件。

2. 制造lead time：指完成产品制造所需的时间。这个时间包括从生产计划制定到完成生产的所有环节，如投料、生产、装配、检验等。有效管理制造lead time能够提高生产效率和交付速度。

3. 发运lead time：指从产品制造完成到交付给客户的时间。这个时间包括产品包装、物流安排、运输等环节。准确估计发运lead time有助于提前安排好物流和交付计划，满足客户的需求。

4. 内部处理时间：指在后续处理过程中所需的时间，如质检、入库、分配、上架等。合理规划和控制内部处理时间能够提高供应链的整体效率和准确性。

通过合理地估计和管理这些lead time，MRP系统可以帮助企业实现准时交付、降低库存成本、提高生产效率，并优化供应链的整体运营效果。

apollo planning代码解读

### 回答1：
Apollo Planning是一个自动驾驶规划模块，它负责生成自动驾驶车辆的行驶路线和行驶轨迹。该模块的代码主要包括以下几个部分：

1. 地图数据处理：该部分代码主要负责处理地图数据，包括地图的加载、解析和存储等。

2. 车辆状态估计：该部分代码主要负责估计车辆的状态，包括车辆的位置、速度、加速度等。

3. 障碍物检测：该部分代码主要负责检测车辆周围的障碍物，包括车辆前方的障碍物、车辆后方的障碍物等。

4. 路径规划：该部分代码主要负责生成车辆的行驶路线，包括起点、终点、途经点等。

5. 轨迹规划：该部分代码主要负责生成车辆的行驶轨迹，包括车辆的速度、加速度、转向角度等。

总的来说，Apollo Planning的代码解读需要对自动驾驶技术有一定的了解，需要熟悉相关的算法和数据结构。同时，还需要对C++编程语言有一定的掌握，能够理解和修改代码。

### 回答2：
Apollo Planning是Apollo平台中的一部分，是一种规划算法，用于生成具有速度、加速度、路径跟踪、动态碰撞检测等约束条件的行驶路径。本文将对Apollo Planning中的代码进行解读。

Apollo Planning的核心代码包括两个部分：路径规划器和速度规划器。其中路径规划器的主要任务是在路网中寻找一条从起点到终点的路径，而速度规划器的主要任务则是为规划出的路径生成相应的速度规划和轨迹。

路径规划器中采用的主要算法是基于A*算法的全局规划器和基于Dijkstra算法的局部规划器。全局规划器用于从起点到终点寻找全局路径，而局部规划器则用于在全局路径的基础上进行优化，以生成最终的路径。

在速度规划器中，采用了二次规划、线性插值和基于速度和加速度约束的时间分配等算法，用于根据路网上提供的速度信息和预计的路况等因素生成规划速度和轨迹。

除此之外，还应用了动态碰撞检测算法，用于在行驶过程中实时检测障碍物，并调整行驶路径以避免碰撞。

总之，Apollo Planning的代码实现了较为完善的路径规划和速度规划功能，并且综合应用了多种算法和约束条件，使得车辆行驶更加安全、稳定。

### 回答3：
Apollo Planning 代码是百度自动驾驶平台 Apollo 中用于路径规划的组件。通过对代码的解读，我们可以了解到路径规划背后的一系列算法和原理。

首先，Apollo Planning 首先需要载入地图信息，以确定行驶的区域和道路网络。这些地图信息包括道路形状、道路宽度、车道数量、速度限制和限制规则等。

然后，Apollo Planning 根据车辆当前位置和目的地位置，通过 A*算法或 Dijkstra 算法等规划出车辆行驶的路径。这一过程中，Apollo Planning 需要考虑各种限制条件，如道路的长度、转弯半径、速度限制、停止标志和交通信号灯等。

接下来，Apollo Planning 将规划出的路径转换为轨迹，以让车辆根据轨迹规划进行动作。这一过程需要考虑车辆的动力学特性，比如加速度、最大速度限制和最大转弯速度等。

在最终生成的行驶轨迹中，需要包含一些基础信息，如轨迹的时间戳、各个点的速度和加速度信息等。这些信息有助于车辆在运行过程中准确地遵守路径规划，并在行驶中做出适时的调整。

总之，Apollo Planning 的核心功能是确定车辆行驶的路线、行驶轨迹和行驶速度等。该组件通过高效的算法和细致的条件考虑，实现自动驾驶车辆的稳定、安全和高效的路径规划。