Apollo运动轨迹规划技术解析
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更新于2024-08-05
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"Apollo公开课分享了Apollo运动轨迹规划技术,主要关注无人车规划模块,特别是安全、高效和舒适的运动轨迹规划。课程涵盖了规划模块的结构、目标以及路径和速度规划的细节,强调了Frenet坐标系在路径规划中的应用和路径优化的步骤。"
在无人车技术中,Apollo的运动轨迹规划是一项核心任务,它涉及到车辆的安全行驶、高效路径选择和乘客舒适度。规划模块作为无人车控制系统的关键组成部分,接收各种输入如感知数据、定位、高精地图、导航信息,并预测周围障碍物的行为,然后输出连续的运动轨迹指令给车辆控制模块。
规划模块主要由决策模块和运动轨迹规划模块构成。决策模块处理上游的多样信息,而运动轨迹规划模块则负责生成具体的轨迹点。规划模块的三大目标是:确保安全,避免碰撞;高效行驶,快速到达目的地;提供舒适的驾驶体验,减少急停急转。
路径规划和速度规划是规划模块的两个子任务。路径规划侧重于处理静态障碍,如道路信息和静止物体,通过规划路径避开它们。速度规划则关注动态环境,如高速行驶时对周围车辆的响应,需要适应性地分配速度。路径规划的目标是生成安全、高效且舒适的轨迹,如图所示,合理的轨迹应该在保证安全距离的同时,兼顾灵活性和可行性。
Frenet坐标系在此过程中起到了关键作用,它简化了复杂问题的处理,降低了维度,并能更好地理解和处理不同道路几何形状。坐标系中的S轴和L轴帮助确定车辆、道路边界和障碍物的位置,使得路径决策更加精确。
路径优化通常包括四个步骤:首先,将连续路径离散化;其次,通过约束条件进行路径约束;接着,使用优化算法(如遗传算法、粒子群优化等)来改进路径;最后,确保优化后的路径满足控制模块的执行能力,如平滑性和实时性。
Apollo的运动轨迹规划技术是基于深度理解环境和智能决策的复杂过程,结合先进的数学工具和优化算法,以实现无人车的自主、安全和高效行驶。这一技术的发展对于自动驾驶行业的进步具有重要意义。
2022-04-17 上传
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