自动驾驶之轨迹规划2——高速超车场景下轨迹规划的量产方案

本文详细阐述了在高速超车场景下,如何通过ST图进行速度规划,排除限制条件并选择最优轨迹,同时结合SL图进行路径规划,利用多项式拟合和PID控制保持车辆稳定。讨论了变道过程中的关键参数和边界条件设定。

本篇整理的高速超车场景下轨迹规划量产方案。

速度规划

基本架构如下:
在这里插入图片描述

先定义障碍物:
在这里插入图片描述
红色边界:可看作碰撞硬约束,例如道路边界或其他车辆
黄色边框:可看作碰撞软约束,例如碰撞危险、车道标志
蓝色边框:目标行驶区域
在这里插入图片描述
这是ST图,Apollo也用了类似的方法进行速度规划,这里需要把各种等级的障碍物投影到ST图中。具体的计算步骤:

  1. 计算满足边界条件的若干轨迹;
  2. 排除违反jerk或加速度极限的轨迹;
  3. 选择成本函数最小的轨迹
  4. 用轨迹跟踪控制器计算目标加速度

另外还要考虑一些边界条件,和我在《自动驾驶之轨迹规划1——算法综述》中的3.2 高速场景:超车章节提到的类似,需要考虑变道初始时刻的纵向位置、速度、加速度,以及变道完成后的纵向位置、速度、加速度。
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