Apollo规划技术详解：运动规划与环境交互

"Apollo规划技术详解——Motion Planning with Environment" 在自动驾驶领域，运动规划是核心环节之一，它连接着感知和控制，确保车辆能够在复杂的环境中安全、舒适地行驶。本进阶课程主要探讨了如何在动态环境中进行有效的运动规划，涉及了多个关键知识点。 首先，坐标转换在运动规划中扮演着重要角色。车辆需要在不同的坐标系间进行转换，以适应不同的计算需求和环境理解。例如，车辆可能需要从全局地图坐标系转换到车辆自身的坐标系，以便更准确地理解和规划其运动路径。 刚体模型是描述车辆静态特性的基础，但单纯的质量点模型无法充分反映自动驾驶车辆的特性。考虑到车辆的前轮转向，车辆的运动不仅仅是位置的变化，还包括方向的调整，这就引入了更多的自由度。在二维平面中，刚体通常由它的位置和方向（heading）来描述。然而，对于具有转向功能的无人车，刚体模型需要扩展，增加了一个额外的自由度来表示转向角度。 为了解决这一问题，自行车模型被引入。这个简化模型忽略了车辆的垂直运动，只关注前后轮在二维平面上的运动。前轮和后轮围绕共同的中心点转动，且它们的转向半径与方向盘角度有关。通过这个模型，可以更好地预测车辆的动态行为，特别是曲率和转向角度之间的关系。 运动规划还需要处理环境中的障碍物。在动态环境中，规划系统必须考虑到不确定性，这包括感知的不确定性，即传感器检测障碍物的位置可能存在误差，以及控制的约束，如车辆的动力学限制和乘客舒适度。障碍物投影是处理这些因素的关键技术，它涉及到将障碍物的形状和位置投影到车辆的运动路径上，以便计算安全距离和避免碰撞的策略。 规划过程中，路径平滑和优化也是必不可少的步骤，目的是确保生成的路径既满足车辆动力学约束，又尽可能平滑，减少乘客的不适感。此外，随着环境的变化，规划算法需要实时更新，以适应新的道路条件和障碍物状态。 总结来说，Apollo规划技术详解涵盖了从车辆模型建立、坐标转换、障碍物处理到路径规划的全过程，强调了在动态环境下的实时感知和决策的重要性。通过深入理解这些知识点，开发者能够设计出更高效、更安全的自动驾驶运动规划系统。