Lattice Planner规划算法

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Lattice Planner规划算法 Lattice算法隶属于规划模块。规划模块以预测模块、routing模块、高精地图和定位的结果作为输入,通过算法,输出一条平稳、舒适、安全的轨迹,交给控制模块去执行。 pdf文档
Planning Module Hello apollo 自动驾驶公开课 Localization Reference Smoother Line Planner Planning Routing Trajectory Lattice 3 这是Apol中规划模块的工作流程。首先是依据 Routing和定位,通过平滑算法,生成 条平滑的参考线(平滑的道路中心线)。再通过规划算法,生成一条符合交规,安全舒适的 规划轨迹。那么 Lattice算法就是 Apollo开源平台中,其中的一种规划算法。 一个合格规划算法,必须满足几个条件。首先,必须能够使自动驾驶汽车到达目的地;其 次,必须符合交规;第三,能够避免碰撞;最后,也需要能保证一定的舒适性。在Ap。|lo 中,规划算法的输岀是一系列轨迹点连成的轨迹。每一个轨迹点包含位置,速度,加速的等 信息。 2 Lattice规划算法的工作流程 下面介绍一下 Lattice规划算法的工作流程。我们以右图中的场景为例。其中红车是我们的 自动驾驶汽车,蓝车是其他障碍车,前面蓝色带尖头的曲线是蓝车的预测轨迹。那么这是一 个前方即将有车辆并入的场景。 面对这样的场景,有些司机会按照右图中浅红色的轨迹,选择绕开蓝色的障碍车。另外有· 些司机开车相对保守,会沿着右图中深红色较短的轨迹做一个减速,给蓝色障碍车让路。 既然对于同一个场景,人类司机会有多种处理方法,那么 Lattice规划算法的第一步就是采 样足够多的轨迹,提供尽可能多的选择。 Lattice规划算法的第二步是计算每一条轨迹计算的cost。这个coSt考虑了轨迹的可行性、 安全性等因素。会在后面为大家详细介绍 那么有了轨迹的cost以后,第三步就是一个循环检测的过程。在这个过程中,每次会先挑 选岀cost最低的轨迹,对其进行物理限制检测和碰撞检测。如果挑出来的轨迹不能同时通 过这两个检测,就将其筛除,考察下一条Cost最低的轨迹 以右图为例,假设首先挑选岀cost最低的是深红色较短的轨迹。但我们发现即便猛踩刹车 也无法执行这条轨迹。也就是说,这条轨迹超出了汽车的减速度上限。那么它就无法通过物 理限制检测,我们会将其筛除。 假设下一条选出来cost最低的轨迹是右图中深红色较长的轨迹。会发现若沿着这条轨迹前 进,红车会和蓝色障碍车发生碰撞。也就是说,这条轨迹轨迹无法通过碰撞检测。于是只能 放弃这条轨迹,考虑下一条COSt最低的。 这样的过程循环继续下去,假设现在挑选出右图中靠左边的深红色轨迹,它既符合汽车的物 理性状,也不会有碰撞风险 最终就将这条轨迹作为规划轨迹输出。 那么下面将对每一个步骤,进行详细的说介绍。 3 Lattice planner的采样过程 首先是采样过程。在正式介绍采样过程之前,作为铺垫,先来介绍一下 Frenet坐标系。在 二维平面中,通常采用Ⅹ-Y坐标系来描述问题。但在自动驾驶规划问题中,我们的工作是基 于道路的。这种情况下,Ⅹ-Y坐标系并不是最方便的。所以我们这里需要使用基于车道线横 向和纵向的 Frenet坐标系 那么如何用 Frenet坐标系来表示一辆汽车的状态呢?首先有一条光滑的参考线(右图中红 线),可以按右图所示将汽车的坐标点投影到参考线上,得到一个参考线上的投影点(图中 蓝色点)。从参考线起点到投影点的路径长度就是汽车在 Frenet坐标系下的纵向偏移量, 用S表示。而投影点到汽车位置的距离则是汽车在 Frenet坐标系下的横向偏移量,用L表 示。因为参考线是足够光滑的,也可通过汽车的朝向、速度、加速度来计算出 Frenet坐标 系下,磺向和纵向偏移量的一阶导和二阶导。 这里需要注意的是,我们将横向偏移量L设计成纵向偏移量S的函数。这是因为对于大多数 的汽车而言,横向运动是由纵向运动诱发的。 如何生成一条轨迹 有了 Frenet坐标系的概念,下面来介绍一下如何生成一条轨迹。首先我们可以通过计算得 到自动驾驶汽车在 Frenet坐标系下的在零时刻的起始状态,也就是汽车的当前状态。为了 生成一条轨迹,第一步就是在 Frenet坐标系下采样一个在T1时刻的未状态

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    挚途长春研发院 ppt都是空白的
    2020-10-27
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