自动驾驶决策规划算法:概述

本文详细介绍了自动驾驶的六个等级,从无自动驾驶功能的L0到完全自动驾驶的L5,重点在于责任的转移。同时,阐述了决策规划算法的三个主要模块——全局规划、行为规划和局部规划,强调了它们各自的特点和在自动驾驶系统中的作用。全局规划关注路径规划,行为规划负责决策,而局部规划则涉及具体路径和速度的执行。

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自动驾驶6个等级:

L0:无自动驾驶功能。
L1:有横向或纵向的功能,横纵向不能联合控制;
L2:横纵向能联合控制,但驾驶员对一切场景负责;
L3:功能与L2基本相同,最大区别在于L3在部分场景不需要驾驶员负责;
L4:大部分场景不需要驾驶员负责;
L5:所有场景都不需要驾驶员负责。

划分等级的因素:

1,功能。(L0-L2)
2,责任。(L3-L5)

决策规划算法包括3个主要模块:

1,导航规划算法模块:全局规划
2,行为规划算法模块:决策
3,运动规划算法模块:局部规划

1,导航规划算法模块:全局规划

与地图导航算法基本一致,长度在几公里和几十公里不等,该算法最为成熟

特点:
1,粗略的路径
2,不考虑避障,车辆运动学约束等限制,一般是不规则的折线。
3,该算法一般只需要执行一次,除非遇到道路堵塞,断头路,施工,偏航等无法继续行驶的情况才会再次运行。

2,行为规划算法模块:决策

决定车辆行驶意图,对于静态障碍物,左转还是右转?对于动态障碍物,减速避让还是加速超车?整个决策规划算法模块最难的子模块。

特点:
1,不会给具体的运动建议,比如左转多少度,加速度是多少,减速度是多少。
2,在环境稳定的情况下,决策结果应该较为稳定,不能有较大变动
3,周期一般是10HZ。

3,运动规划算法模块:局部规划

根据决策的行为意图,在相关时空中搜索出(或优化出)一条具有详细路径,速度信息,并且满足各个约束条件的轨迹。将轨迹直接发送给控制模块进行跟踪,轨迹长度在几米到几十米不等。
特点:
1,以决策模块的输出结果为输入;
2,输出具有详细的路径,速度等信息的轨迹;
3,周期为10HZ.

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