Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (16):SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER 速度动态规划中

一、概述

SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER 是lanefollow 场景下，所调用的第 12个 task，属于task中的optimizer 类别，它的作用主要是：

• apollo中使用动态规划的思路来进行速度规划，其实更类似于使用动态规划的思路进行速度决策；

• 首先将st图进行网格化，然后使用动态规划求解一条最优路径，作为后续进一步速度规划的输入，将问题的求解空间转化为凸空间

本文将详细讲解apollo速度动态规划的代码，用打断点调试的方法一步步解析动态规划的过程。

apollo速度的动态规划将分三个章节来讲，本文介绍速度动态规划的前的准备工作。

即如何构建st采样空间、cost值初始化、限速信息关联等数据准备的工作。

二、SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER的具体逻辑如下：

1、PublicRoadPlanner 的 LaneFollowStage 配置了以下几个task 来实现具体的规划逻辑，PathTimeHeuristicOptimizer  是第12个task。 

scenario_type: LANE_FOLLOW

stage_type: LANE_FOLLOW_DEFAULT_STAGE

stage_config: {

  stage_type: LANE_FOLLOW_DEFAULT_STAGE

  enabled: true

  task_type: LANE_CHANGE_DECIDER

  task_type: PATH_REUSE_DECIDER

  task_type: PATH_