规划模块在自动驾驶系统中承担着将“信息”转化为“行动”的枢纽职责。它不直接控制车辆的转向或油门刹车，而是基于定位、感知、地图、预测等多个上游模块的信息，进行综合处理，输出一条既安全合规、又兼顾舒适与高效的参考行驶路径与速度曲线。这套由规划模块生成的时空轨迹，最终交由控制器转化为具体的转向角与油门刹车指令，从而驱动车辆在复杂交通环境中完成自主行驶。
规划模块的三层任务体系
自动驾驶的规划任务是一个分层、多尺度的过程，主要分为三个层级：
- 全局路径规划：在宏观层面，基于路网地图与导航信息，规划从起点到终点的整体路线，通常考虑路径长度、交通状况和道路限制。
- 行为决策规划：在更短的时间与空间尺度上，决定车辆在当前路段的瞬时操作，例如变道、超车、跟车或停车让行。
- 局部运动规划：这是最精细的一层，负责将行为决策细化为一条具体的、可执行的轨迹。它必须满足车辆动力学约束，并实时规避动态障碍物。
规划模块的核心职能
除了上述分层，规划模块还集成了多项关键职能：
- 路径生成：生成与车道对齐、曲率连续且易于车辆跟踪的平滑路径。
- 速度规划与动力学约束：规划的速度曲线需确保横向/纵向加速度在安全舒适范围内，同时遵守跟车距离、交通灯和道路限速。
- 避障与决策：核心安全职能，识别必须避让的障碍物，并选择最优避让策略。
- 交互式决策：处理与其他交通参与者（如车辆、行人）存在博弈的复杂场景，例如并线、汇流。
- 紧急处置：在感知到突发危险或系统失效时，能快速生成安全停车或紧急规避轨迹。
规划模块的输入与输出
输入信息广泛多元：
- 静态信息：高精地图提供的车道拓扑、交通灯位置等。
- 动态信息：感知模块检测的障碍物及其属性。
- 预测信息：预测模块推断的其他交通参与者未来轨迹。
- 状态信息：车辆自身的定位、速度、姿态等。
- 规则与参数：交通法规、车辆模型参数、实时路况等。
输出结果则清晰明确：
- 时空轨迹：包含一系列路径点及对应的目标速度。
- 行为指令：如“执行向左变道，目标速度30km/h”。
- 附加信息：通常包含轨迹的安全评分与可行性标识，便于系统监控与日志记录。
关键技术算法概览
自动驾驶规划融合了经典算法与数据驱动方法。
1. 轨迹生成算法
- 搜索类算法：如A*、Dijkstra算法常用于全局路径搜索；在局部规划中，则常在Frenet坐标系下进行启发式搜索以生成候选轨迹。这些经典的图搜索算法是解决路径查找问题的基石。
- 采样-优化方法：先通过采样产生多条候选轨迹，再利用一个综合评估安全性、舒适性、效率的代价函数进行评分与择优。
- 连续优化方法：将规划问题建模为带约束的优化问题直接求解，如二次规划（QP）。模型预测控制（MPC） 是此类方法的典型代表，因其能显式处理系统动力学与多种约束，在实时运动规划中应用广泛，是一种强大的模型预测与控制工具。
2. 行为决策方法
- 规则与状态机：基于有限状态机（FSM）或行为树，以结构化的方式处理明确的交通规则和场景。
- 概率与博弈模型：为处理不确定性和复杂交互，会引入如部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP） 等概率模型，或博弈论方法。POMDP框架为在信息不完全环境下进行序列决策提供了理论基础，是高级人工智能决策的重要模型。
3. 其他关键技术
- 代价函数设计：平衡安全性、舒适度、效率等多个有时相互冲突的目标。
- 碰撞检测：高效且保守的几何碰撞检查，常结合速度障碍物概念。
- 舒适度度量：通常将加速度及其变化率（Jerk）作为惩罚项。
- 运动学模型：使用如自行车模型等简化模型来描述车辆运动约束。
实践中的挑战与应对
将算法落地到实车面临多重挑战：
- 环境不确定性：传感器漏检、定位漂移、地图过时等要求规划具备鲁棒性，通常通过设置安全缓冲区、多源信息融合和在线校正来应对。
- 交互复杂性：人类行为难以预测，要求系统既能礼让合作，又能在危险时果断决策。
- 实时性约束：复杂算法计算量大。实践中采用分层规划（高频局部调整+低频全局决策）、热启动、并行计算等技巧来满足实时要求。
- 测试验证难题：无法穷尽所有真实场景，依赖大规模仿真场景库进行测试，并依据风险对测试场景进行优先级排序。
- 系统可靠性：需要故障检测、输出监控、备用策略切换以及最终的安全兜底（如最小风险状态）等多层安全机制。
- 法规与伦理：在不可避免的事故中如何抉择，涉及技术之外的伦理与法规问题，要求系统具备决策可追溯性和行为可解释性。
总结与展望
规划模块是自动驾驶的“决策大脑”，其性能直接决定了行驶的安全底线与体验上限。一个优秀的规划系统，需要在常规场景中表现自然流畅，在极端场景下保持稳健安全。未来，规划技术将进一步融合高精度预测、车联网（V2X）信息以及学习型决策策略，以更好地理解并适应复杂的真实交通环境。 | 
发表于 前天 00:47
|
查看: 7|
回复: 0
