Apollo--Prediction

本文深入解析预测模块的功能,包括接收障碍物感知信息,如位置、方向、速度等,生成预测轨迹。介绍了评估器如何通过不同模型预测路径概率,以及预测器如何生成预测轨迹,支持空、单行道、车道顺序等多种预测方式。

预测

介绍

预测模块从感知模块接收障碍物,其基本感知信息包括位置、方向、速度、加速度,并生成不同概率的预测轨迹。

输入

  • 障碍物
  • 定位

输出

  • 具有预测轨迹的障碍物

功能

  • 容器

    容器存储来自订阅通道的输入数据。目前支持的输入是感知模块的障碍物,车辆定位和车辆规划。

  • 评估器

    评估器对任何给定的障碍分别预测路径和速度。评估器通过使用存储在prediction/data/模型中的给定模型输出路径的概率来评估路径(车道序列)。

    将提供三种类型的评估器,包括:

    • 成本评估器:概率是由一组成本函数计算的。

    • MLP评估器:用MLP模型计算概率

    • RNN评估器:用RNN模型计算概率

  • 预测器

    预测器生成障碍物的预测轨迹。当前支持的预测器包括:

    • 空:障碍物没有预测的轨迹
    • 单行道:在公路导航模式下障碍物沿着单条车道移动。不在车道上的障碍物将被忽略。
    • 车道顺序:障碍物沿车道移动
    • 移动序列:障碍物沿其运动模式沿车道移动
    • 自由运动:障碍物自由移动
    • 区域运动:障碍物在可能的区域中移动
Apollo系统中,TDR-OBCA(Trajectory Decision and Replanning with Obstacle Collision Avoidance)是一个与轨迹决策和避障重规划相关的组件,主要用于自动驾驶车辆在动态环境中进行安全、高效的路径规划。该功能通常涉及轨迹优化、障碍物预测与避让、实时决策等核心算法,是Apollo系统中实现高级别自动驾驶的关键模块之一。 TDR-OBCA模块通常依赖于感知系统提供的障碍物信息(包括静态和动态障碍物),并结合车辆当前状态、地图信息以及路径规划结果,生成一条安全、平滑且符合交通规则的轨迹。该轨迹随后被传递给控制模块,用于执行具体的车辆操控指令[^1]。 在Apollo的架构中,TDR-OBCA组件通常集成在决策与规划(Planning)模块中,并与其他模块如预测(Prediction)、路径规划(Routing)和控制(Control)紧密协作。TDR-OBCA的设计目标包括: - 实时性:能够在短时间内完成轨迹重规划。 - 安全性:确保车辆不会与障碍物发生碰撞。 - 舒适性:生成的轨迹应尽可能平滑,避免急加速或急转弯。 Apollo系统中与TDR-OBCA相关的实现通常采用优化算法,例如基于模型预测控制(MPC)的方法,或者结合轨迹生成与碰撞检测的混合策略。这些算法通常基于车辆动力学模型和环境感知数据进行优化计算[^2]。 以下是一个简化版的轨迹优化函数示例,展示了如何基于障碍物信息生成避障轨迹: ```python def generate避障轨迹(current_state, obstacles, map_data): # 初始化轨迹优化器 trajectory_optimizer = TrajectoryOptimizer() # 设置车辆当前状态 trajectory_optimizer.set_initial_state(current_state) # 添加障碍物信息 for obs in obstacles: trajectory_optimizer.add_obstacle(obs) # 设置地图边界与路径约束 trajectory_optimizer.set_map_constraints(map_data) # 执行轨迹优化 optimized_trajectory = trajectory_optimizer.optimize() return optimized_trajectory ``` Apollo系统中与TDR-OBCA相关的模块通常部署在`modules/planning`目录下,可以通过启动相应的cyber组件进行运行,例如: ```bash cyber_launch start modules/planning/launch/planning.launch ``` 在调试过程中,可以使用`cyber_monitor`工具查看TDR-OBCA模块的输入输出数据流,包括障碍物预测轨迹、生成的参考路径等。
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