技術文檔丨Apollo規劃模塊技術指導

本文做者：Apollo開發者社區

規劃是無人車爲了某一目標而做出一些有目的性的決策過程，對於無人駕駛車輛而言，這個目標一般是指從出發地到達目的地，同時避免障礙物，而且不斷優化駕駛軌跡和行爲以保證乘客的安全溫馨。規劃層一般又被細分爲任務規劃（Mission Planning）、行爲規劃（Behavioral Planning）和動做規劃（Motion Planning）三層。

 

Apollo系統中的Planning模塊其實是整合了決策和規劃兩個功能，該模塊是自動駕駛系統中最核心的模塊之一。

 

  如下，ENJOY  

 

簡介

 

在包括Apollo 3.0在內的前序版本中，都使用相同的配置和參數對不一樣的駕駛場景進行規劃。這種方法雖然是線性的且易於實現, 但並不靈活或者沒有面向特定的場景優化。隨着Apollo系統的成熟，在不一樣的路況和駕駛用例中使用，開發更加模塊化、場景指定和全局的方法更有必要。在該方法中，每一個駕駛用例都被視爲不一樣駕駛場景。這種設計方法是頗有用的，由於在當前這種方式下，修復一個特定場景下的問題不會像之前版本中出現的影響那樣，來影響其餘場景的狀況。在之前版本中，全部的駕駛用例都被認爲是一個駕駛場景，致使一個問題的修復會影響其餘的駕駛用例。

 

駕駛場景

 

在Apollo 3.5中，咱們將聚焦如下三種主要駕駛場景：

 

 

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

 

▲車道跟隨場景—默認駕駛場景

 

 

在這種場景中，若是在當前車輛行駛車道上有靜止車輛或者障礙物，並且在不發生碰撞的狀況下，車輛沒法安全地經過當前車道，規劃模塊將執行如下步驟：

 

•  檢查鄰近車道是否有靠近的車輛。

•  若是安全，作一個側轉動做，從當前車道轉到旁邊車道。

• 一旦安全經過障礙物，迅速回到原來車道。

 

▲側方行駛

 

停車標誌

 

對於停車標誌，有兩種不一樣的駕駛場景：

 

不受保護的：在這種狀況下， 汽車但願經過一個具備兩路停車標誌的十字路口，以下圖所示。所以，自動駕駛系統必須駕駛車輛緩慢地經過十字路口，而且在繼續行駛以前測量十字路口的車流量。

 

▲無保護駕駛場景

 

受保護的：在這種狀況下，汽車但願經過一個具備四路停車標誌的十字路口，以下所示。所以， 在繼續行駛以前，咱們的自動駕駛系統必須衡量本車到停車標誌之間的車流量，而且理解車輛在隊列中的位置。

 

▲受保護駕駛場景

 

爲了安全經過停車標誌區域，受保護和無保護兩種場景都將執行如下步驟：

 

• 即將到達停車標誌點：感知當前正在等待其餘停車標誌的全部車輛或者障礙物。

• 徹底停車：監測並查看先前停留在其餘停車標誌車道的車輛是否已經開始移動。保證以前到達的車輛都已經離開是十分重要的。

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

• 安全經過十字路口。

 

注意：研發團隊正努力工做，以在規劃模塊中增長其餘駕駛場景的規劃方案，其中一個案例就是處理交通燈。

 

 

Apollo 3.5中規劃模塊的體系結構已經有所改變，該架構可以反映針對不一樣駕駛場景的模塊化設計方法。以下圖所示， 在規劃器中, 每個獨立的駕駛場景都和對應的場景處理器一一對應。每一個駕駛場景都有其一組特定於該場景的駕駛參數，使其更安全、高效、更易於自定義和調試以及更靈活。由於每一個階段都被劃分爲多個任務，使得每一個階段也是可配置的，而且能夠經過編輯該場景的配置文件config來刪除或建立每一個任務。

 

▲ Apollo 3.5 中規劃模塊的體系結構圖

 

一些關鍵特性：

 

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

• 規劃分發器：根據車輛的當前狀態和一些其餘相關信息調用合適的規劃器 。

• 規劃器： 獲取所需的上下文數據和其餘信息， 肯定車輛的意圖，執行該意圖所需的規劃任務，並生成規劃軌跡。它還將更新上下文以服務於將來的任務。

• 決策者和優化器：一組實現決策任務和各類優化的無狀態庫。優化器專門優化車輛的軌跡和速度。決策者是基於規則的決定製造者， 給出什麼時候更換車道、什麼時候中止、緩慢行駛或蠕變什麼時候完成的建議。

• 黃色框：這些框主要是爲將來的駕駛場景和開發者基於現實世界的駕駛用例貢獻本身的駕駛場景預留的。

 

注意：若是您想加入本身的駕駛場景，請參考已有的場景。

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