線性模塊化車流量障礙物規(guī)劃器軌跡

規(guī)劃是無人車為了某一目標而作出一些有目的性的決策過程，對于無人駕駛車輛而言，這個目標通常是指從出發(fā)地到達目的地，同時避免障礙物，并且不斷優(yōu)化駕駛軌跡和行為以保證乘客的安全舒適。規(guī)劃層通常又被細分為任務(wù)規(guī)劃（Mission Planning）、行為規(guī)劃（Behavioral Planning）和動作規(guī)劃（Motion Planning）三層。

Apollo系統(tǒng)中的Planning模塊實際上是整合了決策和規(guī)劃兩個功能，該模塊是自動駕駛系統(tǒng)中最核心的模塊之一。

在包括Apollo 3.0在內(nèi)的前序版本中，都使用相同的配置和參數(shù)對不同的駕駛場景進行規(guī)劃。這種方法雖然是線性的且易于實現(xiàn), 但并不靈活或者沒有面向特定的場景優(yōu)化。隨著Apollo系統(tǒng)的成熟，在不同的路況和駕駛用例中使用，開發(fā)更加模塊化、場景指定和全局的方法更有必要。在該方法中，每個駕駛用例都被視為不同駕駛場景。這種設(shè)計方法是很有用的，因為在當前這種方式下，修復(fù)一個特定場景下的問題不會像以前版本中出現(xiàn)的影響那樣，來影響其他場景的情況。在以前版本中，所有的駕駛用例都被認為是一個駕駛場景，導(dǎo)致一個問題的修復(fù)會影響其他的駕駛用例。

在Apollo 3.5中，我們將聚焦以下三種主要駕駛場景：

如下圖所示，車道跟隨場景是默認駕駛場景，包括但不限于在單一車道駕駛（例如巡航）或者變道，遵循基本的交通規(guī)則或簡單的轉(zhuǎn)彎。

▲車道跟隨場景—默認駕駛場景

在這種場景中，如果在當前車輛行駛車道上有靜止車輛或者障礙物，而且在不發(fā)生碰撞的情況下，車輛無法安全地通過當前車道，規(guī)劃模塊將執(zhí)行以下步驟：

檢查鄰近車道是否有靠近的車輛。

如果安全，做一個側(cè)轉(zhuǎn)動作，從當前車道轉(zhuǎn)到旁邊車道。

一旦安全通過障礙物，迅速回到原來車道。

▲側(cè)方行駛

對于停車標志，有兩種不同的駕駛場景：

不受保護的：在這種情況下， 汽車希望通過一個具有兩路停車標志的十字路口，如下圖所示。因此，自動駕駛系統(tǒng)必須駕駛車輛緩慢地通過十字路口，并且在繼續(xù)行駛之前測量十字路口的車流量。

▲無保護駕駛場景

受保護的：在這種情況下，汽車希望通過一個具有四路停車標志的十字路口，如下所示。因此， 在繼續(xù)行駛之前，我們的自動駕駛系統(tǒng)必須衡量本車到停車標志之間的車流量，并且理解車輛在隊列中的位置。

▲受保護駕駛場景

為了安全通過停車標志區(qū)域，受保護和無保護兩種場景都將執(zhí)行以下步驟：

即將到達停車標志點：感知當前正在等待其他停車標志的所有車輛或者障礙物。

完全停車：監(jiān)測并查看先前停留在其他停車標志車道的車輛是否已經(jīng)開始移動。保證之前到達的車輛都已經(jīng)離開是十分重要的。

緩慢向前移動（爬行）：檢查看是否有其他車輛正在移動或者處于非保護場景下的停車狀態(tài)，檢查當前車道的旁邊車道是否有迎面駛來的車輛。

安全通過十字路口。

注意：研發(fā)團隊正努力工作，以在規(guī)劃模塊中增加其他駕駛場景的規(guī)劃方案，其中一個案例就是處理交通燈。

Apollo 3.5中規(guī)劃模塊的體系結(jié)構(gòu)已經(jīng)有所改變，該架構(gòu)能夠反映針對不同駕駛場景的模塊化設(shè)計方法。如下圖所示， 在規(guī)劃器中, 每一個獨立的駕駛場景都和對應(yīng)的場景處理器一一對應(yīng)。每個駕駛場景都有其一組特定于該場景的駕駛參數(shù)，使其更安全、高效、更易于自定義和調(diào)試以及更靈活。因為每個階段都被劃分為多個任務(wù)，使得每個階段也是可配置的，并且可以通過編輯該場景的配置文件config來刪除或創(chuàng)建每個任務(wù)。

▲ Apollo 3.5 中規(guī)劃模塊的體系結(jié)構(gòu)圖

一些關(guān)鍵特性：

Apollo FSM（Apollo有限狀態(tài)機）：它是一個根據(jù)車輛的當前位置、路由方案和高精地圖，來決定車輛狀態(tài)的有限狀態(tài)機。

規(guī)劃分發(fā)器：根據(jù)車輛的當前狀態(tài)和一些其他相關(guān)信息調(diào)用合適的規(guī)劃器 。

規(guī)劃器：獲取所需的上下文數(shù)據(jù)和其他信息， 確定車輛的意圖，執(zhí)行該意圖所需的規(guī)劃任務(wù)，并生成規(guī)劃軌跡。它還將更新上下文以服務(wù)于未來的任務(wù)。

決策者和優(yōu)化器：一組實現(xiàn)決策任務(wù)和各種優(yōu)化的無狀態(tài)庫。優(yōu)化器專門優(yōu)化車輛的軌跡和速度。決策者是基于規(guī)則的決定制造者， 給出何時更換車道、何時停止、緩慢行駛或蠕變何時完成的建議。

黃色框：這些框主要是為未來的駕駛場景和開發(fā)者基于現(xiàn)實世界的駕駛用例貢獻自己的駕駛場景預(yù)留的。

注意：如果您想加入自己的駕駛場景，請參考已有的場景。