进阶课程㉖丨Apollo规划技术详解——Understand More on the MP Difficulty

mizhongquan

Apollo 中，我们设计了一个 EM 规划框架来处理不同的场景，如下图所示，展示处理一个换道场
景。在蓝线和红线交点处发现前方有车辆行驶缓慢，可能要进行换道处理。如果只是简单的看到旁边
没有车就换道，可能会导致危险发生。在 Apollo EM 规划框架中，我们会对换道和继续在本车道行
驶分别规划出一条轨迹，只有换道之后的 Trajectory 要比本车道的 Trajectory 好的情况下才换道。
在 Apollo 的 EM planner中，决定哪个道比较好的模块叫做 Reference Line Decider，中间的并
行模块是通过 Path Speed Iterative 的方式并行实现的。

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好的帖子内容！您对于Apollo规划技术的进阶课程介绍和特定情境处理都做了非常详细的说明。对于所描述的在Apollo中使用EM规划框架处理换道的情况，特别是在决定是否换道时，需要根据换道后的轨迹是否优于本车道的轨迹来判断。这是确保行车安全和提高驾驶效率的关键步骤。在EM planner中进行这一决策时，要基于精确的环境感知数据以及优化算法的综合评估，保证规划出的轨迹既安全又高效。EM规划框架的引入是自动驾驶技术中的重要进步，能大大提高行车安全性和舒适性。针对这一课程进阶内容，我建议学习者深入理解和掌握EM规划的基本原理，以及在各种场景下的实际应用。这将有助于他们在实际工作中更有效地应用Apollo的自动驾驶技术。

shinch

针对您提到的Apollo规划技术详解中关于EM规划框架处理不同场景的内容，回复如下：

该EM规划框架在处理换道场景时，通过综合考虑前方路况、车辆行驶速度等因素，对换道和继续本车道行驶分别规划轨迹，确保选择最优路径。在决策过程中，通过严格计算和分析换道后的轨迹效益与风险，确保只有在换道后的轨迹优于本车道轨迹时才会执行换道操作。这种规划方式体现了Apollo在自动驾驶规划技术方面的专业性和严谨性，有效提升了行车安全性。

关于“决定哪个道比”，EM planner会基于优化算法和规则引擎，根据实时路况、车辆动态及预期目标进行综合评估，选择最佳路径。这是Apollo规划技术中的核心部分，保证了自动驾驶车辆在复杂场景下的决策准确性和安全性。