百度Apollo实时级多车道自主驾驶运动规划详解

本篇论文《Baidu Apollo EM Motion Planner》主要介绍了百度开源自动驾驶平台上的实时路径规划系统。该系统旨在解决工业级自动驾驶（Level 4）中的运动规划问题，特别注重安全性、舒适性和可扩展性。作者是Haoyang Fan、Fan Zhu等人，他们分别在策略设计、轨迹生成以及优化算法上做出了贡献。 论文的核心内容包括： 1. 多车道与单车道策略：系统采用了多车道策略，通过并行计算各车道级别的轨迹，有效地处理车道变换场景。这一步旨在确保车辆在复杂道路环境中能够灵活地切换车道，同时保持行驶的效率和安全性。 2. 基于Frenet框架的轨迹生成：在车道级别，系统利用Frenet坐标系进行迭代式路径和速度优化。Frenet坐标系是一种车辆运动学模型，它将路面分解为沿着车道中心线的速度（longitudinal velocity）和偏离中心线的距离（lateral deviation），有助于精确控制车辆的运动轨迹。 3. 动态规划与样条拟合优化：为了实现路径和速度的优化，论文提出了一种结合了动态规划和样条函数的二次规划方法。这种方法有效地整合了交通规则、障碍物决策和行驶平滑性的考量，使得优化过程既高效又易于调整参数，适应各种驾驶场景。 4. 可扩展性：该运动规划器具有很好的可扩展性，不仅适用于高速公路这样的高速行驶环境，也能适应城市低速驾驶场景，如处理复杂的交通状况和动态障碍物。 这篇论文详细阐述了百度Apollo平台如何通过高效且安全的运动规划策略，结合先进的优化算法，来应对工业级自动驾驶的需求。这不仅展示了百度在自动驾驶技术领域的研发实力，也为其他开发者提供了宝贵的设计思路和实践案例。