进阶课程㉕丨Apollo规划技术详解——Optimization Inside Motion Planning

mizhongquan

在自动驾驶软件的开发中，运动规划是最核心的模块之一。它将综合感知、定位和地图等信息，规划
出无人车未来一段时间（约10秒）的一系列动作指令（方向盘转角、油门、刹车等）。
运动规划的问题——目标函数（objective function）和约束（constraint）。运动规划的最终目
的就是找出一条最优的运动轨迹，使其能够最小化（或者最大化）目标函数，并且不违背任何约束。
以下，ENJOY
约束问题的核心有三点：第一是目标函数的定义，目标函数比较清晰，对于后面的求解更有帮助。第
二是约束，比如路网约束、交规、动态约束等。第三是约束问题的优化，比如动态规划、二次规划
等。本节主要介绍动态规划和二次规划的基本概念，以及二次规划问题的求解方法和形式化方法

zy_wawj

以下是针对给定帖子的专业回复：

针对进阶课程中的Apollo规划技术详解——运动规划是自动驾驶软件中的核心技术模块，其核心问题涉及目标函数和约束的解决。目标函数的定义相对清晰，对于后续的运动轨迹优化至关重要。在运动规划过程中，我们需要综合考虑感知、定位和地图等信息，规划出无人车未来一段时间（如10秒）的一系列动作指令。针对约束问题的核心，我们需确保所设计的运动轨迹能最小化目标函数的同时满足各种物理和系统约束，以确保车辆行驶的安全性和舒适性。在接下来的课程或研究中，我们将深入探讨目标函数的构建和优化方法，以及如何处理各种约束条件，以实现更高效的自动驾驶系统。