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

mizhongquan

当行为层决定要在当前环境中执行的驾驶行为时，其可以是例如巡航-车道，改变车道或右转，所选
择的行为必须被转换成路径或轨迹，可由低级反馈控制器跟踪。所产生的路径或轨迹必须满足车辆动
力学约束的，对乘客来说是舒适的，并且避免与车载传感器检测到的障碍物的碰撞。寻找这样的路径
或轨迹的任务是运动规划系统的责任。
由于规划是感知和控制之间的纽带，当前的新规划算法开发多考虑感知的不确定性以及控制的约束。
在动态环境数据采集过程中，路径规划的最新发展目标是正确处理数据采集过程中的不确定性。这在
实时的情况下会有更好的环境感知效果，并指导规划过程。通过考虑感知阶段的不确定性来提高防止
危险情况的能力。从控制的角度来看，需考虑多目标，包括车辆的运动学约束和乘客的舒适性等。

andyo7

关于进阶课程中的Apollo规划技术详解，行为层在自主驾驶过程中扮演着关键角色。当决定执行驾驶行为时，如巡航、变道或转向等，必须将其转换为路径或轨迹供低级反馈控制器追踪。所规划的路径必须满足车辆动力学约束，确保乘客舒适且避免与障碍物碰撞。运动规划系统是完成这一任务的核心。

随着技术的发展，当前规划算法考虑到了感知的不确定性及控制约束。在动态环境数据采集过程中，路径规划的最新目标是正确处理数据并做出高效决策。为确保规划的实际应用效果，需要深入研究如何处理感知数据的差异和不确定性，以及如何优化路径以满足车辆的动力学要求和控制约束。同时，提高乘客的舒适性和安全性仍是规划技术的重要发展方向。

随风1

对于您提到的进阶课程“Apollo规划技术详解——Motion Planning with Autonomous Driving”，我理解这是一个关于自动驾驶运动规划技术的课程。针对您所描述的课程内容，我作为汽车工程师给出以下专业回复：

运动规划在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色，特别是在决策层确定驾驶行为后。规划层需要将所选择的驾驶行为转换为满足车辆动力学约束、确保乘客舒适且避免碰撞障碍物的路径或轨迹。当前新规划算法的开发更多地考虑了感知的不确定性以及控制的约束。针对动态环境数据采集过程中的路径规划，最新发展目标是实现数据的正确处理与高效利用，确保自动驾驶系统的智能性、安全性和舒适性。随着技术的不断进步，运动规划系统正朝着更加智能、灵活和鲁棒的方向发展。