自动驾驶【路径规划/决策规划】初探

图片来自西门子

摄影｜Siemens

自动驾驶属于这门技术领域。当前这一块儿非常热门。利用这个机会认真学了关于决策规划的知识领域。观看了bilibili平台上的《百度自动驾驶技术系列课程》视频内容。整理了自己的学习心得和体会。

#1 总论

路径规划作为自动驾驶感知、决策、执行与互联等关键领域的核心环节之一，在整个自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色。参考《Apollo 自动驾驶工程师技能培训纲》所提出的技能架构可以看出决策环节的重要性。若将芯片视为自动驾驶的核心大脑，则芯片性能优劣直接决定了其是基于莱莎·徒利还是奥莲娜架构构建的系统。

#2 全局规划

路径规划总体有3个层面：

整体规划策略需要明确目标方向是一种涉及长期目标的布局注重宏观信息较少关注细节层面的决策其本质相当于一种系统性的探索过程在优化领域即是在给定约束条件下寻求最优解的问题

Dijkstra算法示意图

解决全局优化常见的代表算法有：Dijkstra、A*、MDP。

Dijkstra是一种广度优先搜索，因为每个节点都要探寻，所以搜索会慢；

而A*及其各种衍生算法构成了一种智能搜索算法，在搜索过程中将朝着目标点方向推进，并且能够有效避免不必要的搜索行为；

MDP构成强化学习的核心理念，在设计完整的环境与奖励系统时能有效引导运动主体在经历特定环境下与奖励机制作用后逐步形成并掌握能够实现自身利益最大化的策略性行为模式。这种机制将使运动主体能够在逐步逼近预定目标的过程中不断优化自身的行为策略。

#3 局部规划

分阶段规划因其对各分阶段信息动态的充分考量而被采用。其背后的原因主要包括以下几个方面：第一arily缺乏对各分阶段信息动态的充分考虑；第二ly未建立完整的协调机制以应对不同阶段间的相互影响；第三ly未能实现资源分配与进度控制的有效平衡；第四ly存在优化空间以进一步提升整体系统效率。

局部信息有时会受到传感器限制，在运动过程中物体在局部所见所知的信息量相对有限；

b.运动对象还受限于交通管控，在这种情况下不得不遵守交通规则。然而, 交通路况是动态变化的: 当前绿灯可能转为红灯; 今天通常是畅通无阻, 但明天可能会因封路改道而受到影响.

c.由于其他交通参与者的行为会干扰到运动对象的路径；

在这种情况中通常采用分阶段处理的方法来制定解决方案，在每一步骤中先观察当前状况再作出相应的决策调整。这种策略与全局优化不同之处在于特别注重时间和空间等关键因素的影响，在操作过程中呈现出较强的实时性特征

RRT 算法

在算法层面来看，PRM、RRT以及Lattice等都属于基于采样方法的范畴。其中PRM与RRT等树状结构算法通过在高维空间中进行随机采样来确定潜在的位置，并随后利用生成树的方式连接这些采样点以形成路径。其路径未必是最优解，并且这种路径规划虽然无法保证全局最优性但可以快速求解并轻松避开障碍物从而实现有效的目标定位。

Lattice主要采用栅格化处理方法（高效率的经纬度与栅格对应关系可借助Geohash实现），将空间进行网格划分后进行离散化处理；进而映射至Frenet框架中；借助成本函数实现避障与优化目标；针对搜索过程中的难点，并基于动态规划算法原理消除冗余计算步骤

#4 运动控制

运动控制技术中，在局部路径规划方案下如果不施加平滑处理措施，则表现为离散的线段连接状态。然而各线段之间的曲率可能出现突变现象，并会导致运动物体的速度变化率和加速度突变，并进而影响其锐利度（即转向能力）。这样的路径无法确保操作过程中的舒适性，并因此仍需采取曲线修匀和平滑角度的技术手段以改善其运行特性。

路径平滑

算法层面主要是样条曲线、插值方法、Bspline

Bspline可能会碰到边缘，插值的话容易产生龙格现象（过拟合，震荡厉害）。

#5 结尾

但是这种简化方式仍显不足。在上述分析过程中，默认将运动物体简化为质点模型，在这种假设下无法完全反映实际情形的特点。然而实际情况下，默认将运动物体视为刚体更为合理。由于前后轮的运动特性存在差异，在进一步推导时必须考虑到这一点的影响。因此必须分别考虑运动物体自身的坐标系，并建立相应的数学模型。

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