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直播回顾丨Apollo自动驾驶论坛①规划模块算法解析 (qq.com)
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近期开始学习Apollo的规划模块，决定将原理分成很多个小细节进行学习，之后再去对代码进行解析。本篇博客会简要介绍规划模块原理，也供我自己日后查阅。
1.Planning模块的功能
输出一条安全舒适的驾驶轨迹
2.Planning模块的方案
场景分类的框架+
基于Frenet路径规划和速度规划解耦+
基于规则的路径及速度决策+
优化算法生成路径和速度
3.场景和任务管理
双层状态机：
上层是场景状态机，下层是Planner规划器状态机（On Lane Planning Tasks是默认的规划器）
Path decision路径决策会把道路边界测出来
path planning路径规划(优化算法Optimizer)
Speed Decision速度决策会把速度边界测出来
Speed Planning速度规划(优化算法Optimizer)
4.Frenet坐标
将笛卡尔坐标系xy转化为Frenet SL坐标系
S轴为纵向，始终代表参考线的方向；
L轴为横向，始终代表参考线的法线方向；
横纵向解耦降低规划的复杂度
5.参考线平滑器
直接优化离散点位置，用QCQP来解优化点间曲率，运算时间大概是10ms。
下图中成本函数等式cost function中：
第一项是PkPk+1,Pk-1Pk两个向量之差的模的平方，3点共线时是最小的，处于舒适性考虑，实际上变相约束曲率，平滑度代价；
第二项Pk-Pkref的模的平方，代表路径偏离参考线的程度，偏离代价；
第三项Pk+1-Pk的模的平方，规划路径相邻点之间不要间隔太远，长度代价；
不等式约束(硬约束)中Pk属于β,β代表路径在参考线附近的边界；
d表示离散点之间的平均长度，d^2/Rmin类似v^2/R代表横向加速度(最小转弯半径)约束
- 路径边界决策
交通标识和信号、虚拟墙和障碍物共同来影响路径决策
在做路径决策时，我们只考虑静止障碍物，动态障碍物是在速度规划时考虑
车道内路径边界
有了路径边界后，调用路径优化器得到平滑路径，然后在路径上进行速度决策；
7.速度边界决策
对整条或部分路径产生一或多个速度边界，将多个速度集成
得到速度限制后，利用ST图来得到时间上的位置限制边界
障碍车的预测轨迹和主车的交会关系在ST中表示出来
- t1为障碍车预测轨迹和主车路径的交会时间。
- s1、s2为交汇时障碍车在主车路径上的位置。
- s1代表车尾位置，s2代表车头位置。
在ST图中，我们要找一条不和障碍物碰撞的曲线，同时还要满足速度限制，如下图：
时间上的纵向位置限制为了避免碰撞就是下图的两条虚线；
红实线代表自车加速前进，赶在黑车变道前超越；
绿实线代表跟在变道的黑车后面行进；
最终把速度边界和位置边界传给速度优化器得到平滑的速度规划
8.路径优化
路径优化应用SL图，S轴代表参考线的方向，L轴代表参考线法线方向。
在路径边界允许的SL空间间隔Δs进行采样，得到每个离散点上的L,L’,L”分别代表偏离参考线距离/速度/加速度
根据目标函数找到最优路径；
横向位置运动三阶系统表示(L,L’,L”)
目标函数：
第一项是li^2代表偏离参考线的程度(横向距离)；
第二项是li’^2代表偏离参考线速度(横向速度)；
第三项li”^2代表偏离参考线的加速度(横向加速度)，防止方向盘打太猛；
第四项li”’^2代表偏离参考线的加加速度(横向加加速度)，防止方向盘打太快；
第五项代表偏离路径左右边界中心线的程度；
车辆运动学约束
车辆tan(δ)=L/R其中R不能小于最小转弯半径，L代表车辆轴距，δ代表前轮转角，最小转弯半径对应最大前轮转角
9.速度优化
速度优化是应用ST图，S轴代表车辆沿参考线走过的距离，T代表时间轴
纵向位置运动根据Δt在最优路径上采样用三阶系统表示(s0,s0′,s0”)
根据目标函数找最优的速度规划
目标函数：
第一项Si-Starget代表与期望末端纵向位置误差最小；Starget是末端纵向位置吗？代表时间项；
第二项代表si^2*k代表横向加速度项；
第三项代表纵向加速度项
第四项代表纵向加加速度项
约束
速度优化的约束主要是纵向位置边界，纵向速度范围，纵向加速度范围，纵向加加速度范围，横向加速度范围在允许值内
速度约束可能是分段不同的，是非线性约束；
横向加速度约束导致的纵向速度约束也是非线性的；
Original: https://blog.csdn.net/weixin_39199083/article/details/122675724
Author: wujiangzhu_xjtu
Title: Apollo规划模块基本原理学习笔记(1)
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