Baidu Apollo EM Planner

Haoyang Fan1,†, Fan Zhu2,†, Changchun Liu, Liangliang Zhang, Li Zhuang, Dong Li, Weicheng Zhu, Jiangtao Hu, Hongye Li, Qi Kong3,∗

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摘要-在这篇稿件中，我们介绍了一个基于百度Apollo（开源）自动驾驶平台的实时运动规划系统。所开发的系统旨在解决工业4级运动规划问题，同时兼顾安全性、舒适性和可扩展性。该系统以分层的方式涵盖了多车道和单车道自动驾驶：（1）系统的顶层是一个多车道策略，通过比较并行计算的车道水平轨迹来处理变道场景。（2）在车道级轨迹生成器内，基于Frenet框架迭代求解路径和速度优化。（3）针对路径和速度优化问题，将动态规划和基于样条的二次规划相结合，构造了一个可扩展、易于调整的框架，同时处理交通规则、障碍物决策和平滑性。该规划器可扩展到高速公路和低速城市驾驶场景。我们还通过场景说明和道路测试结果对算法进行了验证。

       自2017年9月发布Apollo v1.5以来，本文描述的系统已部署到数十辆百度 Apollo 自动驾驶汽车上。截至2018年5月16日，该系统已在各种城市场景下进行了3,380小时和约68,000公里（42,253英里）的闭环自动驾驶测试。

      本手稿中描述的算法可在https://github.com/ApolloAuto/apollp/tree/master/modules/planning中获