Boss無人車:無人車中的一座標桿
基礎路線二:規(guī)劃子系統(tǒng)與框架
規(guī)劃子系統(tǒng)分為三層設計:任務規(guī)劃(Mission planning),行為規(guī)劃(Behavioral planning)和動作規(guī)劃(Motion planning)。其中,任務規(guī)劃也可稱之為路徑規(guī)劃或者路由規(guī)劃(Route planning), 負責全局的路由尋徑,如起點到終點的路徑選擇;行為規(guī)劃也可稱之為行為決策(Decision),負責根據(jù)結合全局路徑信息、當前交通信息和障礙物等情況,給運動規(guī)劃模塊輸入一系列的決策信息,如在十字路口通行優(yōu)先級、交通堵塞處理、車輛匯流合理判斷問題等;動作規(guī)劃接收行為規(guī)劃信息,生成一系列的動作以達到某種目的,如安全規(guī)避障礙物、準確進入停車位。
2.1 任務規(guī)劃
根據(jù)道路網絡定義文件(RNDF)中提供的數(shù)據(jù)來創(chuàng)建道路編碼圖形,對環(huán)境中的航路連通性進行描述,主要包括道路與道路之間的連接情況、通行規(guī)則以及道路的路寬等信息。任務規(guī)劃器根據(jù)路網信息,計算每條道路的cost,生成車輛可行駛的路徑。當然,在車輛動態(tài)行駛過程中,車輛會檢測道路堵塞(blockage)等情況,添加新的觀測數(shù)據(jù)進行路網圖更新。任務規(guī)劃器也會根據(jù)實時的路網信息進行可行駛路徑規(guī)劃。主要處理步驟為:
1. 根據(jù)路網信息,計算每條道路的cost,以進行任務規(guī)劃;
2. 車輛實時檢測阻塞或者根據(jù)靜態(tài)障礙地圖,進行路網信息更新;
3. 在阻塞前后進行U形轉彎操作,將U形轉彎賦予較低的cost,將通過阻塞賦予較高的cost;
4. 檢測阻塞算法中漏過的一些障礙物,添加虛擬阻塞;
5. 道路信息是變化的,車輛會重新再次訪問(Revisit)原來到過的地方,并通過指數(shù)型cost更新函數(shù)進行降低通過阻塞的cost。
2.2 行為規(guī)劃
行為規(guī)劃負責執(zhí)行任務規(guī)劃生成的路線,基于三種主要駕駛環(huán)境進行相應駕駛行為。三個環(huán)境分別是:道路(road)、交叉路口(intersection)和區(qū)域(zone)。
它們的相應駕駛行為分別是進行車道行駛,交叉路口處理和實現(xiàn)區(qū)域姿態(tài)處理(停車等)。
State estimator:將車輛的位置與世界模型結合起來,使用RNDF生成車輛位置。
Goal selector:使用狀態(tài)估算器報告的當前邏輯位置來生成下一系列本地目標,以供運動計劃者執(zhí)行;這些將是道路目標或區(qū)域目標。
Lane selector: 使用周圍的交通狀況來確定最佳車道隨時進入,并在可行時執(zhí)行合并到該車道的操作。
Merge planner: 確定lane selector建議的車道的可行性。
Current scene reporter:將已知車輛和離散障礙物的列表提煉為幾個離散數(shù)據(jù)元素,最值得注意的是當前車道中距Boss前方最近車輛的距離和速度。
Distance keeper: 利用周圍的交通狀況來確定必要的車道內車輛安全距離,并據(jù)此控制車輛的速度。
Vehicle driver: 將Distance keeper和Lane selector的輸出與其自己的內部規(guī)則結合起來,以生成所謂的“運動參數(shù)”消息,可控制諸如速度,加速度和所需跟蹤車道之類的細節(jié)。
Precedence estimator:使用已知的其他車輛列表及其狀態(tài)信息來確定交叉路口的優(yōu)先級。
Pan-h(huán)ead planner:傳感器獲取相關的信息,以進行交叉路口優(yōu)先決策。
Transition manager:管理行為規(guī)劃和運動規(guī)劃之間的離散目標序列,確定何時傳輸?shù)较乱粋目標序列。
場景:兩車道匯流
主要判斷指標包括:自車車道是否滿足merge過去的空間;目標車道各障礙物前后以及障礙物之間是否滿足自車merge過來后需要的空間;自車與merge目標點前后障礙物車的速度、加速度等指標是否合理。根據(jù)以上指標在目標車道挑選最好的merge目標點。
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