Apollo路径规划：二次规划(QP)样条优化详解

本文档主要探讨了自动驾驶系统中的一种关键路径规划技术——二次规划（QP）样条路径在Apollo平台中的应用。Apollo的路径规划模块采用了模块化的设计，将数据处理和优化任务分离，通过监听、获取和预处理数据，形成内部数据结构，由任务管理器调度不同的优化器进行工作。其中，EM-Planner是一个具体实现，它结合高精度地图、导航路径和障碍物信息，使用动态规划（DP）确定初始路径和速度，然后通过二次规划来优化这些参数，以获得平滑的行驶轨迹，兼顾舒适性和操控性。 二次规划样条路径的核心在于将车辆轨迹划分为多个样条段，每个段用5阶多项式表示，参数s表示从当前位置到规划路径的累加距离。成本函数被转化为QP公式的形式，通过对参数的优化来最小化成本。例如，对于2阶或3阶样条插值，可以通过特定的导数计算出相应的约束条件。这些约束包括曲率连续性、保持接近道路中心线以及避免碰撞，这些条件都被纳入QP的优化目标。 文档详细阐述了如何从起点和终点生成约束条件，以确保样条节点之间的平滑过渡。当样条段之间相连时，累积距离s的值用于计算连接节点的约束。通过在路径上均匀采样m个点进行检查，可以确保整个路径的连续性和优化效果。 二次规划样条路径在自动驾驶中的应用是一种复杂而精细的过程，它涉及到数学优化、路径规划理论以及与车辆动态特性紧密相关的参数调整。理解并掌握这种技术，对于实现高效、安全的自动驾驶至关重要。通过这篇文章，开发者能够更好地理解和实现这一技术，从而提升自动驾驶系统的性能和用户体验。