Apollo轨迹规划技术分享

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Apollo轨迹规划技术分享

轨迹规划(Trajectories Planning)主要指考虑实际临时或者移动障碍物，考虑速度，动力学约束的情况下，尽量按照规划路径进行轨迹规划。

轨迹规划的核心就是要解决车辆该怎么走的问题。轨迹规划的输入包括拓扑地图，障碍物及障碍物的预测轨迹，交通信号灯的状态，还有定位导航（因为要知道目的地是哪才能规划路径）、车辆状态等其他信息。而轨迹规划的输出就是一个轨迹，轨迹是一个时间到位置的函数，就是在特定的时刻车辆在特定的位置上。

在本篇分享中，我们有请高级架构师 Zhang Yajia 为大家分享在百度 Apollo 平台上，轨迹规划算法的技术方案。

轨迹规划综述

轨迹规划的目标是计算出安全、舒适的轨迹供无人驾驶车辆完成预定的行驶任务。安全意味着车辆在行驶过程中与障碍物保持适当的距离，避免碰撞；舒适意味着给乘客提供舒适的乘坐体验，比如避免过急的加减速度，在弯道时适当减速避免过大的向心加速度等等；最后，完成行驶任务指规划出的轨迹要完成给定的行驶任务，不能因为过于保守的驾驶导致不可接受的行驶时间。

无人驾驶的位形与状态

我们这里对轨迹规划问题作正式的定义。首先，我们介绍两个机器人领域的概念：位形（Configuration）是在所研究的规划问题中，能够唯一性的表达机器人状态的最小一组变量。变量的数量称为位形的维度。这里需要注意的是，位形空间的维度，即使对于同一个机器人来讲，所研究的问题不同，维度也是不同的。比如，对一个人形机器人来讲，如果规划问题是在三维空间中移动，位形需要由参照点的变换矩阵，关节的伸展角度组成；如果规划问题是作物体的操作（Manipulation Planning），则在前面问题位形空间的基础上，还要增加机器人手指关节的伸展角度等。

对于无人驾驶车辆来讲，最简单的位形描述需要使用3个变量：车辆某个参照点的坐标(x, y)，以及车辆的朝向θ来表达车辆的构型，这也是很多参考文献中，对于非和谐车辆系统的位形表达方式。对于我们专门为有人乘用的无人驾驶车辆作轨迹规划的问题来讲，更好的位形组成在上面的3个变量基础上加入车辆的即时转向曲率κ：如果车辆的导向轮保持一定的角度，车辆会做圆周运动。这个圆周运动的半径就是即时转向曲率 κ。加入κ，有助于控制模块获得更准确的控制反馈，设计更为精细平稳的控制器。

轨迹规划的定义

轨迹规划的正式定义，计算一个以时间t为参数的函数S，对于定义域内（[0, t_max]）的每一个t，都有满足条件的状态 s：满足目标车辆的运动学约束，碰撞约束，以及车辆的物理极限。

轨迹规划问题的难点

轨迹规划是一个复杂的问题，首先，规划上加入了速度与时间的信息，增加了规划的维度。其次，由于车辆是非和谐系统，具有特殊的运动学约束条件。