百度Apollo5.0规划模块代码学习（一）RTK规划器

一 前言

关于百度Apollo中的规划模块，我也是第一次看。希望通过这个平台做好笔记。其中部分内容如果有误，希望看到的人可以给我留言。
规划模块的架构及介绍可以参考以下文章，写的非常好：
https://www.cnblogs.com/liuzubing/p/11058612.html
https://blog.csdn.net/shixiaolu63/article/details/86504786
从文章中可以知道，规划模块的核心就是规划器，百度Apollo5.0中采用了以下规划器：
1， RTK 根据录制的轨迹规划行车路线；
2，PUBLIC ROAD 实现了EM算法的规划器；
3，LATTICE 基于网格算法的轨迹规划器；
4，NAVI 基于实时相对地图的规划器；
5，OPEN SPACE ；

由于RTK规划器基于已有的轨迹，因此比较简单，在本文中主要是对RTK规划器的算法代码进行解析。

二 RTK规划器

RTK规划器共200行代码，具体解析如下：

构造函数，需要读取轨迹文件，轨迹文件可以参考modules/planning/testdata/garage.csv。
轨迹中包含以下信息：
x,y,z坐标；
车速；
加速度；
曲率；
角速度；
时间戳；
航向角；
档位；
路程；
油门；
刹车；
方向盘转角；

RTKReplayPlanner::RTKReplayPlanner() {
  ReadTrajectoryFile(FLAGS_rtk_trajectory_filename);
}

规划器状态初始化。

Status RTKReplayPlanner::Init(const PlanningConfig&) { return Status::OK(); }

重载父类规划器中的规划算法。输入包括轨迹开始的规划点，目前的规划帧。返回规划器的状态，是否规划成功。
轨迹开始的规划点：x，y坐标值；
frame：保存一个规划周期内的所有数据。
Frame和ADCTrajectory是两个类，framehe ptr_computed_trajectory是定义了两个类指针。

Status RTKReplayPlanner::Plan(const TrajectoryPoint& planning_start_point,
                              Frame* frame,
                              ADCTrajectory* ptr_computed_trajectory) {
  auto status = Status::OK();
  bool has_plan = false;

寻找规划轨迹中的第一个可变道点。

  auto it = std::find_if(
      frame->mutable_reference_line_info()->begin(),
      frame->mutable_reference_line_info()->end(),
      [](const ReferenceLineInfo& ref) { return ref.IsChangeLanePath(); });

如果it 不是指向最后一个迭代器（即轨迹末尾），即则在加载的规划轨迹中重新规划轨迹。函数定义在后面。

  if (it != frame->mutable_reference_line_info()->end()) {
    status = PlanOnReferenceLine(planning_start_point, frame, &(*it));

如果起始点是可行驶的，且是可以变道的，且变道的距离大于最小编导阈值。
则输出变道规划失败。

    has_plan =
        (it->IsDrivable() && it->IsChangeLanePath() &&
         it->trajectory().GetSpatialLength() > FLAGS_change_lane_min_length);

    if (!has_plan) {
      AERROR << "Fail to plan for lane change.";
    }
  }

如果变道规划失败，或者变道策略有更高的优先级，则重新规划轨迹。

  if (!has_plan || !FLAGS_prioritize_change_lane) {
    for (auto& reference_line_info : *frame->mutable_reference_line_info()) {
      if (reference_line_info.IsChangeLanePath()) {
        continue;
      }
      status = PlanOnReferenceLine(planning_start_point, frame,
                                   &reference_line_info);
      if (status != Status::OK()) {
        AERROR << "planner failed to make a driving plan for: "
               << reference_line_info.Lanes().Id();
      }
    }
  }
  return status;
}

更新规划轨迹。
如果规划轨迹为空或者规划轨迹大小小于2，则输出故障信息。

Status RTKReplayPlanner::PlanOnReferenceLine(
    const TrajectoryPoint& planning_init_point, Frame*,
    ReferenceLineInfo* reference_line_info) {
  if (complete_rtk_trajectory_.empty() || complete_rtk_trajectory_.size() < 2) {
    std::string msg(
        "RTKReplayPlanner doesn't have a recorded trajectory or "
        "the recorded trajectory doesn't have enough valid trajectory "
        "points.");
    AERROR << msg;
    return Status(ErrorCode::PLANNING_ERROR, msg);
  }

在complete_rtk_trajectory中寻找一个点，这个轨迹点距离车辆的初始状态planning_init_point距离最短。
forward_buffer是matched_point之后RTK轨迹中轨迹点的个数。
end_index 是最后一个规划点。

  std::uint32_t matched_index =
      QueryPositionMatchedPoint(planning_init_point, complete_rtk_trajectory_);

  std::uint32_t forward_buffer =
      static_cast(FLAGS_rtk_trajectory_forward);
  // end_index is excluded.
  std::uint32_t end_index = std::min(
      static_cast(complete_rtk_trajectory_.size()),
      matched_index + forward_buffer);

加载规划矩阵。

  //  auto* trajectory_points = trajectory_pb->mutable_trajectory_point();
  std::vector trajectory_points(
      complete_rtk_trajectory_.begin() + matched_index,
      complete_rtk_trajectory_.begin() + end_index);

更新起始点和所有规划点的时间戳。

  // reset relative time
  double zero_time = complete_rtk_trajectory_[matched_index].relative_time();
  for (auto& trajectory_point : trajectory_points) {
    trajectory_point.set_relative_time(trajectory_point.relative_time() -
                                       zero_time);
  }

检查保存的轨迹点个数是否足够，如果不够，在最后一个点之后追加多次并调整相应的时间戳。

  // check if the trajectory has enough points;
  // if not, append the last points multiple times and
  // adjust their corresponding time stamps.
  while (trajectory_points.size() <
         static_cast(FLAGS_rtk_trajectory_forward)) {
    const auto& last_point = trajectory_points.rbegin();
    auto new_point = last_point;
    new_point->set_relative_time(new_point->relative_time() +
                                 FLAGS_rtk_trajectory_resolution);
    trajectory_points.push_back(*new_point);
  }
  reference_line_info->SetTrajectory(DiscretizedTrajectory(trajectory_points));
  return Status::OK();
}

void RTKReplayPlanner::ReadTrajectoryFile(const std::string& filename) {
  if (!complete_rtk_trajectory_.empty()) {
    complete_rtk_trajectory_.clear();
  }

  std::ifstream file_in(filename.c_str());
  if (!file_in.is_open()) {
    AERROR << "RTKReplayPlanner cannot open trajectory file: " << filename;
    return;
  }

  std::string line;
  // skip the header line.
  getline(file_in, line);

  while (true) {
    getline(file_in, line);
    if (line == "") {
      break;
    }

    auto tokens = apollo::common::util::StringTokenizer::Split(line, "\t ");
    if (tokens.size() < 11) {
      AERROR << "RTKReplayPlanner parse line failed; the data dimension does "
                "not match.";
      AERROR << line;
      continue;
    }

    TrajectoryPoint point;
    point.mutable_path_point()->set_x(std::stod(tokens[0]));
    point.mutable_path_point()->set_y(std::stod(tokens[1]));
    point.mutable_path_point()->set_z(std::stod(tokens[2]));

    point.set_v(std::stod(tokens[3]));
    point.set_a(std::stod(tokens[4]));

    point.mutable_path_point()->set_kappa(std::stod(tokens[5]));
    point.mutable_path_point()->set_dkappa(std::stod(tokens[6]));

    point.set_relative_time(std::stod(tokens[7]));

    point.mutable_path_point()->set_theta(std::stod(tokens[8]));

    point.mutable_path_point()->set_s(std::stod(tokens[10]));
    complete_rtk_trajectory_.push_back(std::move(point));
  }

  file_in.close();
}

std::uint32_t RTKReplayPlanner::QueryPositionMatchedPoint(
    const TrajectoryPoint& start_point,
    const std::vector& trajectory) const {
  auto func_distance_square = [](const TrajectoryPoint& point, const double x,
                                 const double y) {
    double dx = point.path_point().x() - x;
    double dy = point.path_point().y() - y;
    return dx * dx + dy * dy;
  };
  double d_min =
      func_distance_square(trajectory.front(), start_point.path_point().x(),
                           start_point.path_point().y());
  std::uint32_t index_min = 0;
  for (std::uint32_t i = 1; i < trajectory.size(); ++i) {
    double d_temp =
        func_distance_square(trajectory[i], start_point.path_point().x(),
                             start_point.path_point().y());
    if (d_temp < d_min) {
      d_min = d_temp;
      index_min = i;
    }
  }
  return index_min;
}

三 RTK规划器流程图