Apollo运动轨迹规划技术解析

"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。