Apollo 轨迹规划技术分享

作者/分享人:Apollo开发者社区
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轨迹规划是无人驾驶系统的核心模块之一。轨迹规划模块承接上游感知、预测、决策等模块,规划无人驾驶车一段时间内的具体的驾驶行为,以轨迹的形式输出给下游控制模块执行。轨迹规划算法的优劣直接决定了无人驾驶车的安全性和舒适性,在无人驾驶系统中发挥着至关重要的作用。

在百度 Apollo 无人驾驶开源平台中,轨迹规划分为路径规划和速率规划两个顺序过程。路径规划结合道路边界线、静态障碍物的信息,产生轨迹的几何信息。速率规划在给定的路径下,考虑动态障碍物的预测轨迹、道路限速信息和决策信息,产生安全舒适的速率分配。

在这次分享中,我们将讨论:

  1. 在 Frenet 坐标系下的轨迹规划的路径和速率分解
  2. 基于离散分段的路径规划算法
  3. 基于离散分段的速率规划算法

作者简介:张雅嘉,百度高级架构师,百度 Apollo 平台规划方向技术负责人。有多年机器人运动规划方向的研发经验,曾带领团队参加 DARPA 机器人竞赛。2016 年加入百度,从事无人驾驶平台规划方向的研发工作。

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文章出炉
交流日期
     
06月05日
06月13日
06月19日 20:30
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知行合一
张老师好。您在文章中提到:将速度规划问题分解成启发式的速度规划与分段加加速度算法的目的在于,需要进行离散的维度与时间的解耦。请问:这里离散的维度是指什么?
YaniS
您好,我读完文章之后还有几个问题: 1.横向和纵向规划中都存在避障的步骤,那怎样协调横向和纵向避障之间的关系呢? 2. 第二个问题是关于动态障碍物的避障。我之前和一些教授交流过,他们的想法是于到运动障碍物最佳的方式是停车或者跟随,而不是避障。因为物体运动很难预测,而且如果物体没有按照预测轨迹运动,就需要replanning,这中间就会存在一个时间差,而车辆还在继续运动,就会造成危险。请问apollo是怎么解决这个问题的呢? 希望能够得到解答,谢谢!
周文凯 Kevin: 我试着回答下,不对的话,请听教授回答吧。 1. 横向主要考虑静态障碍物,纵向加入时间维度,主要考虑动态障碍物 2. Apollo里面的避让,超车在纵向搜索会产生,因此也是有考虑的。至于到底是跟随更好,还是躲避更好,我觉得在满足安全的大前提下,满足你的策略就是OK的
^^feng^^
您好,有一个关于决策和路径规划的问题想请教。关于这种路径规划的问题,我们最后应该利用什么指标,或者说用什么方式评定自己算法。说的直接一点,最后反应到论文中,我们该用什么指标对比自己的算法和他人的算法?
知行合一
张老师好。人工驾驶车辆,遇到前方较远处有障碍物时,一般会松开油门,让车辆惯性前进,如果障碍物在离车辆距离较近时仍存在,则刹车减速,否则加速前行。请问规划算法如何描述松开油门靠惯性前行这一行为?
知行合一
张老师好。我们在实际使用publicroadplanner时发现车辆总是倾向于以最大加速度加速,以最大减速度减速。这对于超车和紧急避障是合适的,但对于一般起步、过弯、调头、停车可能就不太合适。能否提供一套可以动态配置加减速力度的参数的方法?
同学醒醒放学了
张老师您好,我在看apollo lattice规划时,看到了车辆状态采集,横向为-0.5,0,0.5,这种状态下,拟合出的轨迹还能实现超车或duobi大障碍物吗?
乔桢
张老师您好,可否讲一下指引线的生成策略? lattice planner中横纵向都有一些特征点,为何选那些点为特征点呢
Zhenghao
张老师好。文章中主要介绍了apollo2.5里EMPlanner的设计思路,后续apollo版本中还有lattice planner以及open space环境下的planner。能对em planner和lattice planner在public road场景下的表现进行比较吗?对于open space的工况,em planner是否仍然适用呢?
bbw2008927
张老师,您好。一般来说,轨迹规划算法每秒运行多少次就可以满足动态避障的需求?运行次数的确定有什么依据吗?
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