Apollo自动驾驶规划技术解析：Motion Planning深度探讨

"Apollo规划技术详解——Motion Planning with Autonomous Driving" 本文将深入探讨自动驾驶中的运动规划技术，这是实现智能汽车自主行驶的关键组成部分。运动规划是自动驾驶车辆规划决策模块的核心，它负责生成车辆的动态行驶轨迹，直接影响驾驶的安全性和效率。由于精确的运动规划问题在计算上具有挑战性，因此通常采用数值近似方法来解决。 首先，我们要理解质点模型。在运动规划中，质点模型简化了车辆，将其视为没有体积的点，仅考虑位置而不考虑形状。然而，真实世界中的车辆是有形状的，质点模型无法处理车辆间的碰撞问题。为了解决这个问题，引入了Configuration Space（构型空间）的概念，它考虑了车辆的所有可控变量，包括位置和方向等，以便分析车辆与障碍物的关系。 构型空间的复杂性主要体现在两个方面：Space Dimensionality（空间维度）和Geometric Complexity（几何复杂性）。空间维度指车辆运动所涉及的自由度，而几何复杂性则涉及如何判断多面体（如车辆的边界框）之间的碰撞情况，以及如何规划避开障碍物的路径。 在规划过程中，约束条件起着至关重要的作用。Local Constraint（局部约束）确保车辆避免与障碍物发生碰撞；Differential Constraint（微分约束）涉及到车辆的动力学限制，如最大加速度、最大曲率等；而Global Constraint（全局约束）则可能包括寻找最短路径或满足时间窗口的约束。 在实践中，常见的运动规划方法包括： 1. RRT（快速探索随机树）：这是一种基于树的增量方法，通过随机扩展树来探索可行的路径。 2. Lattice（格栅规划）：在预定义的格子空间中寻找最优路径。 3. Spirals（螺旋曲线）：利用平滑的螺旋曲线生成连续且无碰撞的轨迹。 4. Polynomial（多项式规划）：通过拟合多项式函数来生成平滑的路径。 5. Functional Optimization（功能优化）：在函数空间中进行非线性优化，寻找满足约束的最优解。 运动规划本质上是对连续空间的优化问题，它需要在满足各种约束条件下找到一条最优的行驶轨迹。这些方法在计算效率和路径质量之间寻求平衡，以适应实时的自动驾驶需求。 运动规划是自动驾驶技术中的核心挑战之一，涉及到模型简化、空间与几何理解、约束处理以及优化算法等多个层面。通过深入理解并应用这些方法，可以提升自动驾驶系统的性能和安全性。