做网站哪个语言好,重庆网站建设公司建站模板,app推广项目从哪接一手,wordpress中ajax请求文章目录前言1. 自主避障在自动驾驶系统架构中的位置2. 自主避障算法分类2.1 人工势场法#xff08;APF#xff09;2.1.1引力势场的构建2.1.2斥力势场的构建2.1.3人工势场法的改进2.2 TEB#xff08;Timed-Eastic-Band, 定时弹性带#xff09;2.3 栅格法2.4 向量场直方图(V…
文章目录前言1. 自主避障在自动驾驶系统架构中的位置2. 自主避障算法分类2.1 人工势场法APF2.1.1引力势场的构建2.1.2斥力势场的构建2.1.3人工势场法的改进2.2 TEBTimed-Eastic-Band, 定时弹性带2.3 栅格法2.4 向量场直方图(VFH)2.5 智能避障算法2.5.1 模糊逻辑算法2.5.2 基于神经网络的避障算法2.5.3 基于遗传算法的避障算法2.6 强化学习算法2.7 DWA算法2.8 EM Planner参考文献前言 在GitHub上找到了路径规划与运动规划方面不错的学习资料 PathPlanning——https://github.com/zhm-real/PathPlanningMotionPlanning——https://github.com/zhm-real/MotionPlanning 1. 自主避障在自动驾驶系统架构中的位置 Claudine Badue[1]等人以圣西班牙联邦大学UFES开发的自动驾驶汽车Intelligent Autonomous Robotics AutomobileIARA为例提出了自动驾驶汽车的自动驾驶系统的典型架构。如图所示自动驾驶系统主要由感知系统Perception System和规划决策系统Decision Making System组成。感知系统主要由交通信号检测模块Traffic Signalization DetectorTSD、移动目标跟踪模块Moving Objects TrackerMOT、定位与建图模块Localizer and Mapper等组成。规划决策系统主要由全局路径规划模块Route Planner、局部路径规划模块Path Planner、行为决策模块Behavior Selector、运动规划模块Motion Planner、自主避障模块(Obstacle Avoider)以及控制模块Controller组成。
图1-1 自动驾驶系统架构图 自主避障功能的实现主要依赖于运动规划模块和定位与建图模块。自主避障模块接收由运动规划模块计算出的轨迹、定位模块所提供的车辆位置信息以及建图模块提供的地图信息对轨迹进行适当的调整并在必要时改变它通常是降低速度最后将该调整结束的轨迹传给控制模块进行车辆控制以达到避障的功能。2. 自主避障算法分类 自主避障模块接收由运动规划模块计算出的轨迹、定位模块所提供的车辆位置信息以及建图模块提供的地图信息对轨迹进行适当的调整并在必要时改变它通常是降低速度最后将该调整结束的轨迹传给控制模块进行车辆控制以达到避障的功能。本文将介绍一些关于自主避障算法如向量直方图、虚拟势场法APF、智能避障算法以及强化学习算法等。 Guidolini等人[2]在自动驾驶汽车IARA中应用了一个自主避障系统在每个运动规划周期中接收一个在线地图表示汽车周围的环境在线地图中自动驾驶汽车的当前状态以及运动规划系统规划的轨迹。自主避障系统模拟轨迹如果预测在轨迹中发生碰撞自主避障系统会降低自动驾驶汽车的线速度以防止碰撞。他们的软件架构如图2-1所示。图2-1 IARA自主避障系统构成 自动驾驶避障依赖于地图、定位与运动规划地图模块包括离线地图与在线地图定位模块提供车辆的位置信息这两者都属于感知层的任务运动规划模块则是自主避障实现的核心。运动规划模块负责计算从当前自动驾驶汽车的状态到当前目标的轨迹
TTT。该轨迹必须尽可能遵循由行为选择模块定义的路径
pjp_jpj同时满足汽车的运动学和动力学约束并为乘客提供安全和舒适性。对于运动规划产生的轨迹有两种主流的定义方式将轨迹定义成一个由一系列控制命令组成的集合即Tcc1,c2,...,c∣T∣T_c {c_1,c_2,...,c_{|T|}}Tcc1,c2,...,c∣T∣其中控制命令ck{vk,φk,Δtk}c_k \{{v_k,φ_k,Δt_k}\}ck{vk,φk,Δtk},vkv_kvk是无人驾驶车辆在tkt ktk时的速度φkφ_kφk是无人驾驶车辆在tkt ktk时的期望方位角ΔtkΔt_kΔtk是无人驾驶车辆一个命令周期的时间。将轨迹定义成一个由一系列状态组成的集合即Ts{s1,s2,...,s∣T∣}T_s \{s_1,s_2,...,s_{|T|}\}Ts{s1,s2,...,s∣T∣}其中状态ck{pk,tk}c_k \{p_k,t_k\}ck{pk,tk},pkp_kpk是一个位姿点tkt_ktk是无人驾驶车辆达到预期位姿点所需要的时间。 规划模块通过输出一个轨迹将汽车具有安全性、舒适性的带到目标点。 对于运动规划算法González[3]给出了十分详细的介绍与分类同时对常见算法的优缺点进行分析见图2-2与表2-1。图2-2常见运动规划与避障算法以及算法的时间线.(a)为Dijkstra算法.(b)为基于优化的方法.©为Lattice采样算法.(d)为A*算法.(e)为RRT算法.(f)用线和圆等简单几何图形去简化地图的算法.(g) Clothoid曲线.(h)多项式插值.(i)贝塞尔曲线.(j)三次样条曲线. 表2-1 常见运动规划与避障算法的优缺点 Paden[4]主要从算法的稳定性、时间复杂度、算法复杂度、是否最优等方面对常见的Dijkstra算法、Lattice算法、A*算法以及一些融合算法进行分析。
2.1 人工势场法APF 人工势场法(artificial potential fieldAPF)是由Oussama Khatib博士提出的一种应用于研究机器人的路径方法。人工势场法的基本原理就是通过一系列环境感知传感器来探知环境的障碍物情况无人车在多个斥力势场和一个引力势场的和势场环境下沿着势场下降的方向运动。人工势场法是一种广泛应用的路径规划方法适用于已知环境或未知环境。人工势场法本质上是一种控制方法其轨迹并非像其他规划算法一样而是由实时的控制量产生的。图2-3 人工势场法势场可视化图。(a)引力势场。(b)斥力势场。 2.1.1引力势场的构建 在势场中目标位置对无人车产生吸引的影响构成引力势场驱动着无人驾驶汽车向着希望的目标位置运动。无人驾驶汽车所受的引力大小主要和汽车与目标位置的间隔距离有关系若无人车与目标位置间隔越大引力就越大反之引力就越小。当无人汽车到达目标位置的时候车和目标位置的间距为零因此无人车所受的引力逐渐减小为零。通过查阅资料发现无人车引力和无人车、目标点三者之间的距离是成正比关系因此我们可以使用幂函数来对定义引力势场Uatt12KattP0mUatt \frac{1}{2}KattP_0^mUatt21KattP0m式中 KattK_{att}Katt —— 引力势场正比列系数 P0P_0P0 —— 无人驾驶车辆和目标点位置的直线距离 mmm —— 引力势场因子。 通常我们取引力势场因子m2m2m2引力势场正比列系数KattK_{att}Katt可以视具体情况选取。 无人驾驶汽车受到引力FattF_{att}Fatt作用引力FattF_{att}Fatt是引力势场函数UattU_{att}Uatt的负导数意义是引力势场的变化最快方向。引力的大小是引力势场函数对无人车和目标位置之间的距离取的导数因此可得Fatt(P0)−∇Uatt(P0)−KattP0Fatt(P0) - \nabla Uatt(P0) - KattP0Fatt(P0)−∇Uatt(P0)−KattP0
2.1.2斥力势场的构建 在人工势场法中障碍物对智能驾驶汽车会产生排斥的影响构成斥力势场引导着无人驾驶汽车远离障碍物运动从而顺利躲避障碍物顺利到达目标点。无人驾驶汽车所受的斥力大小和距离有关系此距离大小就是车和障碍物相隔的距离如果无人车和障碍物相隔的距离很小斥力就很大反之斥力就很小。当无人汽车离开障碍物时如果两者之间的距离超过斥力势场的影响范围无人车不会受到斥力的影响。通过查阅资料可知斥力势场和无人车、障碍物的距离是呈反比的可以将斥力势场定义为Urep(Pg){12Krep(1Pg−1ρ)2,Pg≤ρ0,PgρUrep(Pg) \left\{ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{\frac{{\rm{1}}}{{\rm{2}}}Krep{{\left( {\frac{1}{{Pg}} - \frac{1}{\rho }} \right)}^2},Pg \le \rho }\\{0,{\rm{ }}Pg \rho }\end{array}} \right.Urep(Pg){21Krep(Pg1−ρ1)2,Pg≤ρ0,Pgρ式中 ρρρ —— 障碍物对无人车产生斥力的最大作用范围 PgP_gPg —— 障碍物和无人车的距离 KrepK_{rep}Krep —— 斥力势场中的正比例系数。 由斥力势场公式可知斥力、引力势场之间是有区别的无人车不会一直受到障碍物的影响只有当无人车在障碍物影响范围内即无人车和障碍物的相隔距离PgP_gPg小于障碍物的物影响范围ρρρ时才会受到斥力的作用当无人车与障碍物的间距大于ρρρ时无人车将不会受到斥力影响。需要注意的是当无人车靠近障碍物时斥力会慢慢的增大相应的斥力是斥力势场的负导数表达式为Frep(Pg){Krep(1Pg−1ρ)1Pg2,Pg≤ρ0,PgρFrep(Pg) \left\{ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{Krep(\frac{1}{{Pg}} - \frac{1}{\rho })\frac{1}{{P_g^2}},Pg \le \rho }\\{0,{\rm{ }}Pg \rho }\end{array}} \right.Frep(Pg){Krep(Pg1−ρ1)Pg21,Pg≤ρ0,Pgρ 通过将引力势场和斥力势场合成即可得到合势场无人车在合势场的作用下将会沿着合势场梯度下降最快的方向前进。人工势场法通过实时的控制量产生轨迹控制简单易于实现。但存在着当物体离目标点比较远时引力将变的特别大相对较小的斥力在可以忽略的情况下物体路径上可能会碰到障碍物当目标点附近有障碍物时斥力将非常大引力相对较小物体很难到达目标点在某个点引力和斥力刚好大小相等方向想反则物体容易陷入局部最优解或震荡发生“死锁”现象动态避障能力差等缺点。
2.1.3人工势场法的改进 L.Liu等人[5]提出了一种采用中断点策略去提升人工势场法的算法速度。他们首先用A∗A^*A∗算法获得全局路径并获得一系列路径点将这些路径点作为中断点来防止人工势场法陷入局部极小值。同时对人工势场法在路径规划的同时进行参数迭代进行优化。最后利用最小二乘法对路径进行平滑处理。该方法解决了APF目标点不可达与易陷入局部极小值的问题。 D. Wu等人[6]提出了一种基于改进快速随机树算法IRRT∗IRRT^*IRRT∗与APF结合的算法。该算法同样了防止陷入局部最小值同时与RRT*等算法相比提高了算法的运行速度减少了搜索时间如表2-2所示。 表2-2 RRT*、IRRT*、A*-RRT*、P-RRT*和APF-IRRT* 在六个不同环境中独立运行20次的搜索时间。 Song Jia等人[7]针对超高音速的飞行器的路径规划问题利用LSTM框架对飞行器的时间作出约束同时将APF限定在一定范围内以处理禁飞区的问题。 Li Yongyi等人[8]提出了一种改进的人工势场法通过增加距离调整因子、动态道路排斥场、速度排斥场和加速度排斥场来完成自动驾驶轨迹的规划。为了解决传统人工势场法的缺陷引入了入侵杂草算法。从车辆动力学模型出发对预测模型进行线性化和离散化处理设定相应的约束变量建立优化目标函数构建MPC模型控制器实现轨迹跟踪的目标。
2.2 TEBTimed-Eastic-Band, 定时弹性带 TEB 是一种经典的两轮差动机器人局部避障算法。其作用是在全局路径规划的基础上遵守机器人动力学约束基于最小化运动时间获取最具效率的局部避障路径[9]。其在线实时优化的特性支持最小转向半径和航向的修正的特点使其具备 改进为智能车辆的局部避障算法的基础。 TEB算法的前身是 1987 年Richard Durbin 等人提出的 EB Eastic-Band算法[10]。EB算法将路径比作多点连接的橡皮筋而每一段橡皮筋都受到来自上一段 橡皮筋的拉力和来自路径点的吸引力皮筋的收缩特性使得每一段的皮筋的长度 都尽可能的缩短从而“规划”出一条最具效率的通行路径。将该模型抽象化建 立数学模型并定义代价函数通过最小代价获取“最优”的解。而其中的多个连 接点实际上就是被控对象在该点的姿态。而TEB就是在上叙轨迹的基础上人为的划分时间点从而获取规划出轨迹的运动学信息。 在应用 TEB算法时需要先定义汽车为位姿si[xi,yi,θi]T{s_i} {[{x_i},{y_i},{\theta _i}]^T}si[xi,yi,θi]T式中 KaTeX parse error: Expected group after _ at position 3: xi_̲——智能汽车在激光雷达SLAM建立的局部代价地图中横向位置 yiy_iyi——智能汽车在激光雷达SLAM建立的局部代价地图中横向位置 θiθ_iθi——智能汽车在该坐标系下的航向角。 在避障过程中用QQQ表示智能汽车避障过程中nnn 个位姿点的序列Q{si},i0...nQ {\rm{\{ }}{s_i}{\rm{\} }},i 0...nQ{si},i0...n TEB是基于时间来进行位置点的划分用ΔTi(i0...n−1)ΔT_i(i 0... n-1)ΔTi(i0...n−1)表示连续位姿之间的时间步长。则整个避障过程的时间步长的序列可表示为τ{ΔTi},i0...n−1\tau \{ \Delta {T_i}\} ,i 0...n - 1τ{ΔTi},i0...n−1 将位置序列和时间步长序列合并产生了基于时间步长的位姿,如图2-4所示B(T,τ)B (T,\tau )B(T,τ)图2-4 TEB 算法中基于时间步长的位姿序列 在实际的避障过程中往往需要考虑多个优化目标比如安全性、舒适性、避障效率以及多个约束建立
mmm个优化函数
fk(B)f_k (B)fk(B)。根据各个优化目标的权重不同最终建立优化函数
f(B)∑ηkfk(B),k1....mf(B) \sum {{\eta _k}} {f_k}(B),k 1....mf(B)∑ηkfk(B),k1....m式中
ηk——fk(B)η_k——f_k (B)ηk——fk(B)的权重系数反映了该约束或优化目标的在规划中的权重。当代价函数
f(B)f (B)f(B)取最小值时此时的位姿集合 B就是所求的“最优”
B∗B^*B∗。
B∗argBminf(B){B^{\rm{*}}} {\arg _B}\min f(B)B∗argBminf(B)此时产生的结果实际上只是“最优”的位姿序列而且这个“最优”序列的产 生只取决于这个位姿序列。值得注意的是在寻优过程中并没有将目标轨迹中所有的点都带入代价函数中进行计算。因此“最优”序列的产生只取决于时间间隔为ΔTiΔT_iΔTi的位姿——时间 序列。也正是因为这一特性TEB 算法的求解也简化成稀疏系统矩阵的求解。 TEB优化问题一般转化为以位姿和时间间隔为节点超图hyper-graph问题进行求解[11]。超图是指其中的一条边的连接节点可以不受限制的连接多个节点而节点之间的连接就是目标函数。图2-5 是建立的位姿、时间间隔、速度、加速度和加加速度之间的超图。图2-6 是TEB算法的一般流程图。 图2-5 位姿、时间间隔、速度、加速度和加加速度之间的超图 图2-6 TEB算法的一般流程图 TEB 算法是基于“弹性带”的形变实现了位置的遍历再通过代价函数来实现“最优”路径的选取。但“弹性带”的形变无法穿越障碍物由此产生的“最优” 轨迹很容易陷入局部最优的特性往往导致局部避障失败。如图 2-7a是基于TEB 的局部避障算法正常工作的场景。其中黑色实心的圆表示障碍物障碍物外虚线的圆环表示规划中汽车离障碍物允许的最小距离如图2-7b是 TEB 规划失败的场景。其中红色部分区域尽管在 TEB 局部避障算法中的规划是局部“最优”解但可以看到由于两个障碍物之间距离过近中间的区域并不容许无人驾驶汽车顺利的通过从而导致了避障的失败。而此时只要在这两个距离较近的外侧重新进行规划绕开这两个障碍物就可以完成局部的避障。
图2-7 TEB 算法的局限性 2.3 栅格法 栅格法与人工势场法几乎同时被提出它是用一种栅格形状的物理模型来表示障碍物出现的可能性。通过栅格法无人驾驶汽车可以在静态环境中实现准确导航做出有效的避障动作。然而它对工作区域的大小有一定的要求如果区域太大将使栅格的数量急剧增加计算量增大不利于实时动态环境下的避障。 王醒策等人[12]综合势场法和栅格法的优点, 提出了一个新的全局路径规划方法——势场栅格法。算法在避免局部最优点和降低计算量方面, 有着良好的效果;并且可以自动确定栅格粒度。
2.4 向量场直方图(VFH) 由于势场法的缺陷,Borenstein等人于1991年提出向量场直方图法。此方法将机器人的工作环境分解为一系列具有二值信息的栅格单元每个矩形栅格都有一个累计值(CV) ,表示在此处存在障碍物的可信度[13]。VFH算法是在用二维栅格描述环境信息之后,通过2轮的环境数据压缩,选择极坐标直方图的波谷从而确定机器人的运动方向。VFH在阈值选取得当的情况下不会陷人局部极小值,并且允许机器人快速通过障碍物而不会出现不稳定现象,至今仍被广泛应用。但是,VFH是把被控对象当做一个点来处理没有考虑其宽度、动力学及运动学特性,使得在实际中较难完成计算出来的预定轨线。
2.5 智能避障算法 智能避障算法是一种启发式优化算法包括模糊逻辑算法、遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、神经网络算法、禁忌搜索算法等。
2.5.1 模糊逻辑算法 模糊逻辑Fuzzy Logic简称FL算法是将模糊控制中感知与动作智能结合起来[14]。关键在于建立合适的模中感知与动作智能结合起来糊控制器有个主要特点 ①用语言变量代替数学变量 ②用模糊控制条件语句描述变量之间的关系 ③用模糊算法描述复杂关系。 模糊逻辑算法成功地处理了定位精度差的问题但是不能够自主学习且缺乏灵活性确定了模糊规则与隶属度后无法更改。 Oriolo等人[15]为了提高路径规划的实时性在用A∗A^*A∗算法做全局路径规划的同时采用模糊逻辑算法对地图与相关参数进行迭代更新实验结果表明他们的算法使得机器人在陌生环境中的路径规划的实时性良好。
2.5.2 基于神经网络的避障算法 神经网络Neural Network简称NN是一种模仿生物结构与功能的模型也是一种非线性数据建模工具。基于神经网络算法的避障方法是一个由简单处理元构成的规模宏大的并行分布式处理器天然具有存储经验知识和使之可用的特性。神经网络算法在模糊规则与隶属度确定上具有较强灵活性。神经网络可以将传感器收集到的信息数据看作输入无人车下一位置的运动方向看作输出剔除冗余与对立样本得到最终的样本集。神经网络的学习规则简单、自主学习能力强但若从传感器得到的数据不完整神经网络就无法进行下去而且泛化能力差所以在避障规划应用上并不成功。 Kassim等人[16]描述了一种称为波展开神经网络Wave Expansion Neural Network, WENN的神经网络并表明它能够开发多种用于路径规划的APF。该算法将离散化环境包括目标配置位置和方向和障碍物的信息应用到WENN作为输入。产生信号以波的形式在WENN神经场传播在平衡状态下产生的神经活动分布形成所需求得的APF。该方法能够用于三维路径规划之中对于更高维的状况具有潜在的研究潜力。
2.5.3 基于遗传算法的避障算法 遗传算法GA[18]由Holland于1975年提出。在遗传算法中问题的所有可能解都编码为形成初始种群的染色体。构建了几个基本操作∶交叉变异和选择。生成初始种群利用目标计算个体的适合度值以便确定可选择的基本操作。GA虽然具有强大的搜索能力和较高的搜索效率但容易提前收敛的问题使得它它接近问题的最优解时收敛速度降低。 Roberge等人……[17]^提出了一种基于遗传算法的能够在复杂的现实三维环境下计算准最优轨迹的固定翼军用无人机的路径规划算法。规划出的轨迹被建立为由圆弧连接的一系列线段如图2-8所示并被优化以减少燃料消耗和平均高度以增加无人机在军事行动背景下的范围和机动性。该算法采用了一种遗传算法和四种不同的交叉操作符的混合使得无人机使用的GPU并行高效处理计算。这种多样性允许更好地探索搜索空间并提高了路径规划模块的整体性能。
图2-8 基于遗传算法GPU并行的三维路径规划可视化图 2.6 强化学习算法 强化学习是指智能车利用本身的传感器不断与环境相互作用来获得之前未知的环境知识是一种仿生算法。智能车感知到环境中的一个状态并根据上一次的状态转移过程获得一个奖赏利用学习到的策略知识将当前环境状态映射到自身动作并作用于环境环境产生一个状态转移过程使得智能车感知到一个新状态如此循环往复。 强化学习的个要素为策略、奖赏、值函数及非必需的环境模型。
策略是从周围环境感知的形态到在此环境下可采用一种映射奖赏也就是立即回报表示智 能车的眼前目标值函数是智能车获得的所有奖赏累加 的期望值可以看作智能车的长期回报指明了智能车在 长期运行过程中动作选择的标准环境模型给出了状态 转移过程中详细的概率分布。 在经典强化学习算法中 Sa’rsa算法与Q-learning算法都能在有限时间内解决智能车避障问题并给出最优解。强化学习具有在线学习与自主学习的特点。 Chen Chaorui等人[19]针对传统的Q-learning算法存在收敛速度慢、收敛难以得到最优解、泛化能力差等问题提出了一种改进的Q-learning算法。通过修改贴现率、学习率等参数解决收敛速度慢的问题提高价值更新的准确性引入单链回溯算法来提高代理的学习速度设计基于单链集的Q-learning算法来解决单链中的无效状态循环将人工势场法与共享单链库相结合增强代理在环境探索中的目标指导。 Ma Tian等人[20]针对传统的Q-learning算法在复杂环境中存在收敛速度慢的问题出了一个连续的局部搜索Q-learningContinuous Local Search Q-Learning, CLSQL算法来解决这些问题并保证规划路径的质量。首先将全局地图逐渐划分为独立的局部地图再利用先验知识在每个局部环境中搜索中间点最后在每个中间点之间的搜索以到达目标点。通过比较其他算法该方法在保证最优路径的同时提高了收敛速度和计算时间。CLSQL的学习策略如图2-9所示.
图2-9 CLSQL的学习策略 Xu Shenghua等人[21]提出了一种基于Q-learning算法的室内应急路径规划方法。其探索因子的折扣率用于优化Q-learning算法ε-贪婪策略中的探索因子在选择随机动作前进行动态调整以加速大规模网格环境下Q-learning算法的收敛。他们利用模拟数据和真实室内环境数据进行了基于Q-learning算法的室内应急路径规划实验。结果表明在网格环境下规划最短路径时提出的Q-learning优化算法在求解时间和收敛速度方面优于SARSA算法和经典Q-learning算法。他们所提出的Q-learning算法的收敛速度比经典的Q-learning算法快大约5倍能够在短时间内成功规划出避开障碍物区域的最短路径。
2.7 DWA算法
DWA算法参考这篇博文自动驾驶路径规划——DWA动态窗口法
2.8 EM Planner EM Planner是Apollo面向L4的实时运动规划算法该算法首先通过顶层多车道策略选择出一条参考路径再根据这条参考线在Frenet坐标系下进行车道级的路径和速度规划规划主要通过Dynamic Programming和基于样条的Quadratic Programming实现。EM Planner充分考虑了无人车安全性、舒适性、可扩展性的需求通过考虑交通规则、障碍物决策、轨迹光滑性等要求可适应高速公路、低速城区场景的规划需求。通过Apollo仿真和在环测试EM Planner算法体现了高度的可靠性和低耗时性[24]。 EM Planner的整体架构如图2-12所示。
图2-12 EM Planner架构 在顶层的数据中心,所有来源的信息都被收集和同步。采集数据后参考线生成器会生成一系列携带交通规则信息和障碍物信息的参考线。这个过程要基于从Routing模块的导航信息和HD地图。在运动规划中先构造Frenet框架。在框架中构建车辆与周围环境的关系。再将构建的关系传递给规划器。规划器模块执行速度和路径规划
[25]。在路径规划过程中周围环境的信息被投影到Frenet框架中E-step。然后基于投影的信息产生一条平滑的路径(M-step)。速度规划也是类似。在速度优化过程中一旦路径优化器生成了一条平滑的路径障碍物就会投影到station-time graph 中E-step。 然后速度优化器将生成平滑的速度曲线M-step。结合路径和速度曲线我们将获得指定车道的平滑轨迹。在最后一步中所有车道级别的最佳轨迹都将发送到参考线轨迹决策器。 根据当前的汽车状态法规和成本最后将路径和速度结合获得一条平滑的轨迹。最后一步中将所有得到的轨迹发送到参考线决策器根据当前汽车状态、法规和每条轨迹的代价轨迹决策器将选择最优的轨迹交由汽车去执行。图2-13展示了EM Planner车道级别规划内的路径-速度EM迭代。迭代过程包括两个E-step和两个M-step。轨迹信息将在规划周期之间迭代。
图2-13 EM Planner 车道级规划 Apollo EM Planner以分层的方式涵盖了多车道和单车道自动驾驶(1)该系统的顶层是一种多车道策略通过比较并行计算的车道级轨迹来处理变道场景。(2)在车道级轨迹发生器内迭代解决基于Frenet帧的路径和速度优化。(3)对于路径和速度优化提出了动态规划(Lattice采样、代价函数、动态规划搜索)和基于样条的二次规划相结合构建一个可伸缩、易于调整的框架同时处理交通规则、障碍决策和平滑性。EM Planner可扩展到高速公路和低速城市驾驶场景。图2-14 动态规划与二次规划结合.(a)基于Lattice的动态规划.(b)基于样条的二次规划 参考文献
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