自动驾驶路径规划：二次优化法与避障能力

"这篇论文‘piecewise_jerk原理论文|自动驾驶归家规划|qp轨迹规划’探讨了在自动驾驶领域如何利用二次优化（Quadratic Optimization）为百度Apollo开放平台进行最优车辆路径规划。" 在自动驾驶技术中，路径规划是运动规划的关键部分，它决定了车辆行驶的几何形状，对安全和舒适的驾驶至关重要。特别是在城市驾驶场景下，自动驾驶车辆需要具备在复杂、拥挤环境中导航的能力，例如应对被其他车辆或障碍物部分阻挡的道路。如何在这样的环境下生成一条动力学上可行且平滑的路径，同时避免碰撞，成为了一个极具挑战性的问题。 该论文提出了一种新颖的二次规划方法，能够生成具有完备碰撞避免能力的最优路径。二次规划（Quadratic Programming,QP）是一种优化工具，它通过最小化一个二次函数的目标，并在一系列线性约束条件下求解，这使得在解决复杂的路径规划问题时具有高效性和准确性。 I. 引言 路径规划的目标是在配置空间Q中找到一个函数q，它将起点配置qs与目标配置qg连接起来，其中Q空间中的每一点都处于无障碍的自由空间Qfree内。通常，函数q表示为一序列离散点的集合，这些点构成了路径。 路径规划通常可以分为以下几个步骤： 1. **环境建模**：首先，需要建立车辆周围环境的模型，包括静态和动态障碍物。 2. **路径搜索**：然后，在考虑到动力学约束和碰撞检测的情况下，寻找一条从起点到目标的可行路径。 3. **路径平滑**：找到初步路径后，需要对其进行平滑处理，减少急转弯和急剧加速/减速，以提高舒适度和安全性。 4. **二次优化**：本文提出的二次规划方法，用于在确保路径避开所有障碍物的同时，优化路径的平滑度和速度变化率（jerk），以达到最优。 二次规划在路径规划中的应用体现在： - **约束处理**：通过设定路径上的点必须满足车辆动力学约束和碰撞规避条件，形成二次规划的约束条件。 - **目标函数设计**：目标函数通常包含路径长度、路径平滑度以及jerk的限制，通过最小化这个函数来找到最优路径。 - **计算效率**：二次规划问题可以通过高效的数值算法快速求解，适应实时的路径规划需求。 该方法对于百度Apollo这样的开放平台尤其有用，因为它可以提供一套自动化且高效的解决方案，帮助自动驾驶车辆在复杂环境中做出快速而准确的决策。通过集成这种路径规划策略，自动驾驶车辆能够更好地应对实际道路中的不确定性，实现安全、流畅的行驶。