进阶课程㉒丨Apollo规划技术详解——Motion Planning with Autonomous Driving

mizhongquan

自动驾驶车辆的规划决策模块负责生成车辆的行驶行为，是体现车辆智慧水平的关键。规划决策模块
中的运动规划环节负责生成车辆的局部运动轨迹，是决定车辆行驶质量的直接因素。
在大多数情况下，运动规划问题的精确解决方案在计算上是难以处理的。 因此，数值近似方法通常在
实践中使用。在最流行的数值方法中，变分方法将问题视为函数空间中的非线性优化，图形搜索方法
构建车辆状态空间的图形离散化并使用图形搜索测量方法搜索最短路径，此外基于树的增量方法，从
车辆的初始状态逐步构造可到达状态的树，然后选择这种树的最佳分支。

yuanyou

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进阶课程解析——Apollo规划技术详解之Motion Planning篇：自动驾驶车辆的规划决策模块作为智能核心，在行驶行为生成上发挥着至关重要的作用。该模块中的运动规划环节能够精准生成局部运动轨迹，直接决定车辆行驶的质量与平稳度。考虑到运动规划问题的复杂性，通常采取数值近似方法求解。变分法将问题视为非线性优化问题，图形搜索法则是基于车辆状态空间的离散化寻找最短路径。同时，基于树的增量方法也从车辆的初始状态开始，逐步构建和优化行驶路径。深入解析这些技术原理，有助于我们更精准地掌握自动驾驶的核心技术，推动行业持续进步。