智能驾驶路径优化：二次规划样条ST坐标速度优化解析

"这篇技术文档主要探讨了二次规划样条ST坐标速度优化在自动驾驶路径规划中的应用。文档涉及的关键概念包括路径约束、函数优化、参考线、速度曲线以及采样点路径优化。文档介绍了如何利用二次规划解决自动驾驶汽车在路径规划中的速度优化问题，特别是在考虑环境动态变化和障碍物避障的情况下，如何构建和优化ST图以实现安全舒适的行驶路径。" 在自动驾驶领域，路径规划是核心问题之一，其目标是在满足一系列约束条件下，找到一条从起点到终点的最优路径。二次规划样条ST坐标速度优化是解决这一问题的有效方法。其中，ST图（Time-Station Diagram）是一个关键工具，它将路径上的位置（Station）与时间关联起来，用于描述车辆在路径上的速度分布。 二次规划（Quadratic Programming, QP）是一种特殊的非线性规划问题，常用于求解约束下的最小化或最大化问题。在自动驾驶路径规划中，二次规划被用来寻找无碰撞且舒适的速度曲线。Apollo系统通过将路径和障碍物转换为ST图，然后利用样条曲线来表示速度曲线，这些样条曲线由一系列ST点组成，并通过二次规划求解最优路径。 样条曲线通常由多项式定义，例如默认采用5次多项式。每个分段的轨迹有一个累积距离增量，这使得可以对整个路径进行连续且平滑的控制。 Apollo通过定义不同的成本函数（cost1, cost2, cost3）来确保路径的平滑性、速度限制的遵守以及前后路径的一致性。这些成本函数在优化目标函数中综合考虑，以找到最佳的ST轨迹。 约束条件是路径规划中的重要组成部分，包括路径的单调性（车辆只能向前行驶）、速度限制以及相邻采样点之间的关系。对于相邻的采样点，如果它们位于同一样条分段内，需要满足特定的约束条件以保证路径的连续性；若位于不同分段，则有额外的约束来确保整个路径的合理性和可行性。 这篇技术文档详细阐述了二次规划样条ST坐标速度优化在自动驾驶路径规划中的理论基础和实施步骤，展示了如何通过数学优化技术来实现智能汽车的安全、高效驾驶。这一技术的应用对于提高自动驾驶系统的决策质量和实时性能具有重要意义。