次言
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智能驾驶入门6——规划

规划

  • 规划简介
  • 路由
  • 世界到图
  • 网格世界
  • Ap4
  • 路由到轨迹
  • 3D轨迹
  • 评估一条轨迹
  • Frenet坐标
  • 路径-速度解耦规划
  • 路径生成与选择
  • ST图
  • 速度规划
  • 优化
  • Lattice规划
  • ST轨迹的终止状态
  • SL轨迹的终止状态
  • Lattice规划的轨迹生成
  • 综述![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200717192817998.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3pfdmFuaWxsYQ==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)

规划简介

构建车辆轨迹需要：

  • 高精度地图
  • 定位
  • 预测

规划的步骤

  • 路线导航：输入地图数据，输出可行驶路径

路线规划模块：

  • 轨迹规划：由一系列点定义，每个点都有一个关联速度和一个指示何时应抵达那个点的时间戳
  • 在构建了高水平路线之后，放大至轨迹规划，可帮助避开障碍物，做出微妙的决策

考虑规划的两个背景：

  • 目的地
  • 运动轨迹水平

路由

规划的三个输入：

  • 地图
  • 当前位置
  • 目的地

世界到图

地图数据被格式化成为“图形”

图形

  • 节点：路段/车道段
  • 边缘：路段之间的连接

转换成图形的好处：计算机领域中已经有很多在图形中查找路径的快速算法

可以对一个节点运动到另一个节点的成本进行建模
智能驾驶入门6——规划_第1张图片

网格世界

A*：一种经典的路径查找处理算法

  • 将地图网格化，每一个单元格代表一个节点
  • 从一个地方到另一个地方即从一个节点到另一个节点

步骤：

  • 确定初始节点和最终节点
  • 将初始节点的相邻的8个节点当作候选节点，计算初始节点到候选节点的成本（g值）
  • 计算候选节点到目的节点的估计成本/启发式成本（h值）
  • （成本估算方式可自定义）
  • 每个候选节点的g值加上h值构成总成本f值，最佳候选节点是f值最小的节点
  • 到达选定的候选节点后重复上述操作
  • 每次选择节点都选择f值最小且尚未访问过的节点
    智能驾驶入门6——规划_第2张图片

Ap4

路由到轨迹

路由——高等级地图路线，提供总的行进方向
轨迹生成——生成低等级路线，更高精确度，考虑了路线中可能碰到的障碍物问题

3D轨迹

轨迹生成的目的：生成由一系列路径点所定义的轨迹，每个路径点都分配了一个时间戳和速度，让一条曲线与这些路径点拟合，生成轨迹的几何表征。

时间戳与预测模块的输出结合，确保车辆在通过时，路径上的每个点都未被占用。
智能驾驶入门6——规划_第3张图片

评估一条轨迹

要求：

  • 无障碍物
  • 路径点之间的过渡和速度的变化必须平滑
  • 路径点对车辆应该实际可行
  • 轨迹应合法

成本函数：
智能驾驶入门6——规划_第4张图片
在不同的环境可能使用不同的成本函数

Frenet坐标

笛卡尔坐标系的缺点：如果不知道道路在哪，就很难确定车辆已经行驶了多远，也南意确定它是否偏离车道中心

Frenet坐标系描述了汽车相对于道路的位置

  • 横坐标d：与纵向线的位移，表示车辆偏移道路中心线的距离
  • 纵坐标s：表示沿道路的距离（车道中心线），表示车辆行驶距离
  • 在道路的每个点，横轴与纵轴都是垂直的。

路径-速度解耦规划

将轨迹规划分为两步：

  • 路径规划：利用成本函数对候选路径进行评估，考虑平滑度、安全性、与车道的偏离等
  • 速度规划：与路径点相关的一系列速度，也称“速度曲线”

路径生成与选择

  • 将路段分割成单元格
  • 每个单元格取一个点并将点连接
  • 重复取点连线过程得到多个候选路径
  • 利用成本函数评估候选路径，选择成本最低的路径

ST图

用于选择与路径相关的速度曲线

  • S：车辆的纵向位移
  • T：时间
  • 通过曲线的斜率判断速度
    智能驾驶入门6——规划_第5张图片

速度规划

构建最佳速度曲线

  • 将ST图离散为多个单元格
  • 单元格之间的速度有所变化但单个单元格里速度不变
  • 障碍物被描绘成在一定时间间隔和路径区域内的矩形
  • 生成的候选速度曲线需要绕过网格里的障碍物矩形框
  • 利用优化引擎选择成本最低的速度曲线作为最终曲线

优化功能可考虑：法律限制、距离限制、汽车的物理限等

优化

路径选择将道路划分为单元格，速度选择将ST图划分为单元格，所以，路径-速度解耦规划很大程度上取决于离散化

二次规划技术：将离散化形成的不平滑曲线转化为平衡轨迹

  • 将平滑的非线性曲线与分段式线性段拟合（使用优化包）
  • 转换好的速度曲线和路径曲线可以用来构建3D轨迹
    智能驾驶入门6——规划_第6张图片

Lattice规划

目标：生成三维轨迹—纵向维度、横向维度、时间维度
ST轨迹：纵向维度和时间
SL轨迹：相对于纵向轨迹的横向偏移

Lattice规划的两个步骤：

  • 分别建立ST轨迹和SL轨迹
  • 合并轨迹

建立步骤：

  • 将初始车辆状态投射到SL和ST坐标系中
  • 对预选模式中的多个候选最终状态进行采样
  • 对每一个候选最终状态描绘轨迹
  • 成本函数计算每个轨迹的成本，选择成本最低的路径，确定最终状态

ST轨迹的终止状态

纵轴表示速度，横轴表示时间
三种类型的终止状态：

  • 巡航：车辆在完成规划步骤后定速行驶，图上意思指车辆在时间t以s点的速度巡航，最终状态的加速度为0智能驾驶入门6——规划_第7张图片
  • 跟随：对位置和时间状态进行采样，目的是在时间t出现在某车辆后面，速度与加速度取决于跟随的车辆，会进行修正智能驾驶入门6——规划_第8张图片
  • 停止：对汽车何时何地停下进行采样，速度和加速度被修正为0智能驾驶入门6——规划_第9张图片

SL轨迹的终止状态

前提假设：不管终止状态如何，车辆都该稳定地与车道中心线对齐，朝向也与中心线对齐
只需在一个小区域内对横向终止位置进行采样（采样相邻车道中心线周围的位置）
在SL坐标系中，曲线终止位置的的一阶导数（非横向运动）和二阶导数（非横向加速）都应该为0

Lattice规划的轨迹生成

将ST曲线和SL曲线转化回笛卡尔坐标系，并且通过相同S值合并构建由二维路径点和一维时间戳构成的三维轨迹。

综述智能驾驶入门6——规划_第10张图片

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