决策规划算法二：生成参考线（FEM_POS_DEVIATION_SMOOTHING）

  Apollo的的规划算法基于Frenet坐标系，因此道路中心线的平滑性控制着车辆是否左右频繁晃动，而高精地图的道路中心线往往不够平滑。

离散点平滑法，包括

1，FEM_POS_DEVIATION_SMOOTHING有限元位置差异

2，COS_THETA_SMOOTHING余弦）

3，QpSplineReferenceLineSmoother（三次样条插值法）

4，SpiralReferenceLineSmoother（螺旋曲线法）

本文只讲解FEM_POS_DEVIATION_SMOOTHING有限元位置差异的方法。

一，为什么需要重新生成参考线

导航路径存在的问题：1，导航路径过长；2，不平滑

导致的结果：

1，不利于主车以及障碍物寻找投影点，甚至出现多个投影点。

2，原本的导航路径不平滑，车辆无法直接进行轨迹跟踪。

解决方案：根据导航路径，生成参考线。

二，生成参考线的具体步骤与方法

1，找到匹配点以及投影点

2，以匹配点或者投影点为原点，往后取30个点，往前取150个点。对这180个点进行平滑处理，生成符合要求的参考线，作为该规划周期内的参考线，并以此参考线为Frenet坐标系。

三，参考线平滑方法：QP

方法步骤：

1，设计Cost:平滑程度，与原路径的偏离程度，路径点距离分布的均匀程度。

2，整理Cost目标函数，使其符合QP的表达形式。

3，考虑约束条件，并整理为QP的约束表达式形式。

4，运用合适的QP求解器进行求解，获取优化后的结果。

四，设计Cost：平滑程度，与原路径的偏离程度，路径点距离分布的均匀程度（长度代价）

1，平滑程度

衡量指标：。其值越小， 路径越平滑。

2，与原路径的偏离程度

 如上图所示，平滑前的点记为,平滑后的点记为。

虽然路径平滑了，但与原路径距离偏差太大，不符合要求。

衡量指标：

3,路径点距离分布的均匀程度（长度代价）

衡量指标：。其值越小，分布越均匀。

五，实例讲解

1，以3个点为例求解目标函数