Baidu Apollo代码解析之轨迹规划中的轨迹评估代价函数

最新推荐文章于 2025-07-08 11:40:56 发布
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#Apollo #自动驾驶 #轨迹规划 #代价评估 #最小代价

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Baidu Apollo中包含了2种轨迹规划方法：Lattice Planner 和 EM Planner。其中，Lattice主要是采样和剪枝的思想，EM主要是优化的思想。二者的目标都是求取代价最小的路径，那么，代价函数设计的好坏，就至关重要了。

Lattice Planner

Lattice Planner主要设计了6个代价函数（3.5版本），考虑了到达目标、平滑、避免碰撞、向心加速度、横向偏移、舒适性等因素。

  • 纵向，到达设定速度、行驶距离

speed\, cost = \frac{ \sum_{t = 0}^{t = T} \left ( t^{2}\cdot \left | v_{ref}(t) - v_{lon}(t) \right | \right )} { \sum_{t = 0}^{t = T} t^{2}} 

dist\, travelled\, cost = \frac{1}{1+dist(T)}

longitudinal\, objective\, cost = \frac{w_{1}\cdot speed \, cost + w_{2}\cdot dist\, travelled\, cost} {w_{1}+w_{2}}

上式中，T是指轨迹时间长度，后面会有我对这个量的设置的理解。dist(T)是在指定时间内行驶的距离，也就是轨迹的长度。

  • 纵向，平滑

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