Apollo自动驾驶规划技术解析:Motion Planning深度探讨
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更新于2024-08-05
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"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。
2022-04-17 上传
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