百度Apollo自动驾驶EM规划算法详解

"本文档是关于百度Apollo EM Planner算法的论文，是自动驾驶决策规划学习的重要参考资料。该算法在考虑安全、舒适性和可扩展性的同时，解决了工业级别的四级自动驾驶运动规划问题。" 百度Apollo EM Motion Planner是一种实时的自动驾驶运动规划系统，构建在开源的百度Apollo平台上。该系统针对多车道和单车道的自动驾驶场景进行了层次化处理，旨在解决实际应用中的安全性、舒适性和可扩展性挑战。 1. 多车道策略（Multi-Lane Strategy）： 系统的主体是一个多车道策略模块，它通过并行计算不同车道的轨迹来处理车道变更情况。这一部分比较不同车道的轨迹，选择最优路径，确保车辆能够安全、高效地行驶。 2. 车道内轨迹生成器（Lane-Level Trajectory Generator）： 在车道内轨迹生成阶段，系统采用了基于Frenet框架的迭代路径和速度优化方法。Frenet框架是一种常用于路径规划的几何表示，能方便地处理曲线道路的问题。通过反复优化，系统能够在满足交通规则和避障需求的同时，生成平滑的行驶轨迹。 3. 路径与速度优化（Path and Speed Optimization）： 在路径和速度优化过程中，论文提出了动态规划与样条基二次规划相结合的方法。动态规划用于处理离散决策问题，如交通规则的遵守；而样条基二次规划则用于实现连续空间的平滑轨迹生成。这种结合使得规划框架既具有处理复杂约束的能力，又保证了轨迹的平滑性。 4. 可扩展性与适用场景： EM Planner的设计具备良好的可扩展性，既适用于高速公路驾驶场景，也能适应低速的城市驾驶环境。这意味着无论是在开阔的高速公路上，还是在交通复杂的市区街道，系统都能够灵活调整，提供合适的驾驶决策。 百度Apollo EM Planner算法论文详细阐述了一种层次化的自动驾驶运动规划方法，它结合了多车道决策、路径与速度优化，并具有良好的可扩展性，是理解自动驾驶决策规划领域的关键文献。通过阅读论文、参考源代码和相关博客，读者可以深入学习和验证这一先进技术的工作原理。