关于Lattice Planner规划算法的若干问答

Apollo问答 | 关于Lattice Planner规划算法的若干问答

 

上周，我们在Apollo开发者交流群内做了关于Lattice Planner的分享。这里，我们将社群分享里开发者提出的问题进行了归纳整理，现场没有得到回答的问题，大家可以从本期问答内寻找答案。

1

Q

Lattice Planner将规划统一成代价函数，寻找代价最小的。在规划的上层是否还需要决策层？

A

在规划上层的决策仅仅包含了来自交规的停车指令（比如红绿灯），其余的策略均有下层采样+cost来完成。

2

Q

Lattice Planner适用于哪些场景？

A

Lattice Planner现在已经在低速园区和高速公路的场景中由产品落地。对于普通城市道路，对于相对复杂的交规处理还有待完善。

3

Q

这个算法适合多弯道复杂的场景下吗？复杂的停车场等？

A

该算法可以处理多弯道的场景。对于停车场暂不使用，因为这个算法首先需要参考线，而复杂的停车场很难做出一条参考线。

4

Q

Cost里面已经考虑了碰撞，为什么还要做碰撞检测

A

Cost里面的碰撞仅仅是把有碰撞风险的轨迹的cost值设置的比较高，为了把这样的轨迹优先级排到比较后，从而使得我们能够优先考察其他更安全的轨迹，但它并没有起到删选轨迹的作用，是一个比较soft的限制。而后面的碰撞检测是出于安全的考虑，把这条轨迹筛除，这是一个hard的限制。

5

Q

Lattice Planner和EM Planner的区别是？或者说分别应用在什么场景下？

A

Lattice Planner主要基于采样+选择，而EM Planner的思路是逐层优化迭代。从规划层面来说，两者均可用于各种场景。从决策层来看，Lattice的决策相对简单，适用于相对简单的场景，如低速园区，高速公路。EM算法对交规的决策做的相对更完善，可以处理相对复杂的普通城市道路。

6

Q

高横向轨迹和纵向轨迹俩俩组合咋样理解?是横向的一条轨迹和纵向的所有轨迹组合吗？

A

两两组合指的是每一条横向轨迹和每一条纵向轨迹的组合。

7

Q

计算量是不是有点大？普通CPU可以吗？

A

以目前的经验来看，普通CPU是可以处理的。当然，这个算法可以随着计算机性能的提升，采样更多的轨迹，使得我们对解空间的涵盖更加完备。

8

Q

关于轨迹的生成，Lattice使用的是多项式拟合，一般使用三项还是五项？另外，老师说是在st图上下阴影处取样，那是取多少个点？那个末状态是指超车结束的状态点吗？

A

对于横向轨迹的多项式拟合，因为有有初始状态的零阶导，一阶导，二阶导，和末状态的零阶导，一阶导，二阶导，一共六个变量，所以拟合五次多项式。对于纵向轨迹，在停车和跟车状态，也都是五次多项式，但对于巡航状态，由于我们不需要确定末状态的S值，所以只有五个变量，那么用四次多项式就可以了。在ST图上下取样，点的数目可以由开发者自行决定，这个没有限制。末状态指的就是超车结束的状态点。

9

Q

只有起始状态和末状态怎么进行横向和纵向的拟合？

A

构建多项式，使得多项式在起始时刻和末时刻的各阶导数和起始状态末状态吻合。

10

Q

Lattice Planner是路径规划的算法，但也涵盖了部分行为规划的处理内容？

A

是的。横向轨迹主要针对路径，纵向轨迹主要针对速度、加速度等行为。

11

Q

多项式拟合，是什么多项式？拟合后如何保证满足无人车的运动学和动力学要求？

A

多项式指的就是普通的多项式，拟合时已经通过高阶导数考虑了动力学要求。

12

Q

Apollo的代码中出现了S-L坐标系和frenet坐标系的名称，这两个是否是指同一个坐标系？

A

这两个指的是同一个坐标系。

13

Q

高精度地图的输出格式是怎样的？包括用于导航的矢量图、用于定位的点云图以及全局的路径。对于高精度地图这一块希望能够有详细的介绍。

A

可以参考 https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/modules/map/data/README.md 如 README 所示，xml, bin, txt, lb1 都是不同的文件格式，适配不同的读取器，内容是一致的。

14

Q

多项式拟合具体方法是什么？如何避免拟合的曲线超出路面范围？

A

拟合的具体方法是求解多项式系数的线性方程组。开发者可以通过添加在路检测的检查validity check来避免曲线超出路面范围。

15

Q

换道场景，是要提前获取目标车道和当前行驶车道的参考线吗？

A

是的，这个信息在Apollo里都是有的。

16

Q

Frenet坐标系下面是一个车道一个中心线？还是一条线一个中心线？这两的s值的0点是从什么地方开始算的？

A

一个车道一个中心线。S值的0点是从参考线的起点开始。参考线的起点会随着主车的位置做实时动态调整，通常是在主车车身后30米左右的位置。

17

Q

在障碍车辆较多的环境下可能需要频繁的规划路径，由于cost值有多个评价组成，有可能多次出现最佳轨迹的横向方向完全相反的情况，可能造成车辆左右微微摆动，如何解决这种情况？

A

在这种情况下，建议额外补充一个和上一个计算周期相似性的cost。

18

Q

对于单向双车道场景，规划的时候是只规划行驶车道还是规划双车道?

A

如果有换道需求的话，会同时规划两条车道。

19

Q

初始状态本车的theta是车头朝向还是指车速朝向， 初始状态曲率怎么计算，用方向盘角度推？

A

初始状态的theta是车头方向。曲率是基于IMU的信息计算出来的。

20

Q

在运行Apollo demo时 ，在只有软件模拟没有硬件的情况，能不能测试和调试规划算法，能的话怎么做？

A

Apollo有一个开放的仿真平台，azure.apollo.auto，开发者可以在仿真平台中调试规划算法。

21

Q

多项式具体形式如何？拟合拟合后如何保证满足无人车的运动学和动力学要求？

A

多项式就是普通的幂次多项式。拟合出来以后，可以通过限制检测来筛选出符合无人车动力学模型的轨迹。

22

Q

Lattice算法的输入也是referenceLine吧，这个是通过routing模块给出的route segment生成的，和EM Planner一样，理解正确么？

A

正确。

23

Q

有碰撞风险的轨迹为什么不在cost环节或者之前直接删掉？

A

Cost环节仅仅是一个soft的排序，并不做删除的工作。

2724

Q

如果如果在过弯道的时候，reference line上的end point有噪音，在不停都抖动，如何在这种情况下规划一条稳定的轨迹，谢谢。

A

这就需要我们不断优化reference line的平滑算法。

25

Q

现在Apollo的代码中设计了三个末状态横向偏移量，-0.5，0.0和0.5，以及四个到达这些横向偏移量的纵向位移，分别为10，20，40，80。能解释下为什么这样定意思这些常量？

A

这些常量是根据平时路测的经验得到的。开发者可以根据自己的产品和场景来调整这些常量。

26

Q

只有起始状态和末状态怎么进行横向和纵向的拟合？

A

通过求解多项式的系数是的起始点和终止点的各阶导数吻合。

27

Q

关于轨迹的生成，Lattice使用的是多项式拟合，一般使用三项还是五项？另外，老师说是在st图上下阴影处取样，那是取多少个点？那个末状态是指超车结束的状态点吗？

A

一般是5阶多项式，在cruise状态下，用4阶多项式。在st图中的取点个数没有规定，开发者可以根据需要来调试。

28

Q

       

图中确定了纵向拟合曲线之后，如何确定横向的拟合曲线？

A

横向轨迹在第18页ppt中有介绍。

29

Q

轨迹采样时纵向位移选取10 20 40 80 ，这是经验值吗？是不是需要根据车速进行调整？

A

这是经验值。我们也正在改进，使得它能根据车速调整。

30

Q

规划轨迹中的速度如何设定，是否根据起始点速度、终点速度、以及轨迹距离，计算出一个平稳加速度，然后平稳地加速过去？但是我看PPT中跟车的场景，到达reference speed的过程加速度似乎并非为一个常量。

A

轨迹的平稳性可以通过cost来筛选。所以就要求我们在sample的过程中涵盖面尽可能的广泛。

31

Q

横向运动是由纵向运动诱发的，该如何理解？

A

普通的车子的轮胎不会转到水平位置来做单纯的横向运动。