自动驾驶---Planning之Routing模块

本文主要解析自动驾驶Planning中的Routing模块,以Apollo为例,探讨如何从高精地图生成路由图,利用A*算法搜索最优路径,并涉及局部Routing与无图方案下的Routing问题。Routing作为Planning的入口,对自动驾驶路径规划至关重要。

1 背景

        前面已经整体介绍了Planning共有三大子模块:Routing,Behavioural Planning以及Motion Planning,虽然三个子模块的称呼在不同的公司有可能不同,但不影响大家理解。其实网上也有很多专业的解读,甚至深入到代码去解释,这可能不是笔者的风格,笔者在梳理/学习知识的时候,更多的是从外到内、从整体架构到细枝末节。如果对一个事物的整体有了一定的认识,再慢慢去了解内部构造是更容易的事情。

        因此,针对Planning模块,笔者的写作顺序大概是Routing--->Behavioural Planning--->Motion Planning,同时可能结合实际量产,会对某个子模块内比较重要的小模块再拿出来解读。这次就主要解读Routing模块,依然以Apollo为介质,会结合部分代码(尽量少一些)。

2 Routing模块

2.1 Apollo Routing模块

        本质上来说,Routing模块就类似手机上的导航软件,输入起点和终点,就能给你规划出一条最短路径(常用的算法有BFS---广度优先,DFS---深度优先,A*),基本的输入输出如下图所示。

 

### Apollo 自动驾驶实现自主泊车功能的核心原理 在 Apollo 自动驾驶平台中,自主泊车功能是一个复杂的多层次决策过程。这一功能主要依赖于 Planning 模块的设计与实现,其核心逻辑遵循 Scenario、Stage 和 Task 的分层架构[^2]。 #### 场景定义 (Scenario) Parking 是一种特定的道路场景,在此场景下,Planning 模块会通过有限状态机(Finite State Machine, FSM)动态切换到 Parking 场景模式。一旦进入 Parking 场景,系统将根据实时感知数据和高精地图信息评估可用的停车位,并决定最佳的泊车位点[^2]。 #### 阶段划分 (Stage) Parking 场景通常被划分为两个阶段: 1. **制动停车 Stage**: 车辆接近目标区域时减速并完全停下。 2. **泊入车位 Stage**: 完成车辆位置调整并将车辆精确停放到选定的泊车位点。 每个阶段都有对应的子任务列表,用于细化具体的操作流程[^2]。 #### 任务分解 (Task) 对于自主选择泊车点的任务而言,主要包括以下几个方面: - **候选车位检测**: 利用 Perception 模块识别周围的静态障碍物及潜在可用车位的位置和尺寸[^3]。 - **路径规划优化**: 基于 Routing 提供的整体路线框架,结合 Prediction 输出的动态环境预测结果,计算出最优的泊车轨迹[^3]。 - **安全性验证**: 对拟选车位及其周边环境进行全面的安全性分析,确保不会与其他移动物体发生碰撞风险。 以下是简化版的 Python 实现伪代码示例,展示如何构建一个基本的自主泊车逻辑框架: ```python class AutonomousParkingSystem: def __init__(self): self.scenario_manager = ScenarioManager() def detect_parking_spots(self, perception_data): """ 使用 Perception 数据寻找合适的停车位 """ parking_candidates = [] for obj in perception_data.objects: if is_valid_parking_spot(obj): # 简化函数判断合法性 parking_candidates.append(obj.position) return parking_candidates def plan_trajectory_to_park(self, target_position): """ 计算从当前位置到目标停车位的最佳轨迹 """ trajectory = compute_optimal_path(current_position(), target_position) return trajectory def execute_autonomous_parking(self, scenario="parking"): """ 主要执行逻辑 """ self.scenario_manager.activate_scenario(scenario) candidates = self.detect_parking_spots(get_perception_output()) best_candidate = select_best_parking_spot(candidates) # 根据业务需求筛选 planned_traj = self.plan_trajectory_to_park(best_candidate) send_control_commands(planned_traj) # 将轨迹发送至 Control 模块执行 def main(): aps = AutonomousParkingSystem() aps.execute_autonomous_parking() if __name__ == "__main__": main() ``` 以上代码仅为示意用途,实际开发过程中需考虑更多细节和技术难点。
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