分段加加速度路径优化 ¶

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分段加加速度路径优化

概览 ¶

分段加加速度路径优化是规划模块的任务，属于task中的optimizer类别。

规划模块的运动总体流程图如下：

总体流程图

总体流程图以lane follow场景为例子进行说明。task的主要功能位于Process函数中。

Fig.1的具体运行过程可以参考path_bounds_decider。

分段加加速度路径优化的流程如下图：总体流程图

代码流程及框架 ¶

分段加加速度路径优化代码的流程图如下。

代码流程图

如果重复使用path则return

common::Status PiecewiseJerkPathOptimizer::Process(
    const SpeedData& speed_data, const ReferenceLine& reference_line,
    const common::TrajectoryPoint& init_point, const bool path_reusable,
    PathData* const final_path_data) {
  // 跳过piecewise_jerk_path_optimizer 如果路径重复使用
  if (FLAGS_enable_skip_path_tasks && path_reusable) {
    return Status::OK();
  }
  ... ...

adc起始点转化到frenet坐标

  ... ...
  const auto init_frenet_state =
      reference_line.ToFrenetFrame(planning_start_point);

  // 为lane-change选择lane_change_path_config
  // 否则, 选择default_path_config
  const auto& config = reference_line_info_->IsChangeLanePath()
                           ? config_.piecewise_jerk_path_optimizer_config()
                                 .lane_change_path_config()
                           : config_.piecewise_jerk_path_optimizer_config()
                                 .default_path_config();
  ... ...

遍历每个路径边界

  ... ...
  const auto& path_boundaries =
      reference_line_info_->GetCandidatePathBoundaries();
  ADEBUG << "There are " << path_boundaries.size() << " path boundaries.";
  const auto& reference_path_data = reference_line_info_->path_data();

  std::vector<PathData> candidate_path_data;
  // 遍历每个路径
  for (const auto& path_boundary : path_boundaries) {
    size_t path_boundary_size = path_boundary.boundary().size();
  ... ...

判断是否pull-over或regular ① 判断是否是pull-over

    ... ...
    if (!FLAGS_enable_force_pull_over_open_space_parking_test) {
      // pull over场景
      const auto& pull_over_status =
          injector_->planning_context()->planning_status().pull_over();
      if (pull_over_status.has_position() &&
          pull_over_status.position().has_x() &&
          pull_over_status.position().has_y() &&
          path_boundary.label().find("pullover") != std::string::npos) {
        common::SLPoint pull_over_sl;
        reference_line.XYToSL(pull_over_status.position(), &pull_over_sl);
        end_state[0] = pull_over_sl.l();
      }
    }
    ... ...

② 判断是否是regular

    ... ...
    if (path_boundary.label().find("regular") != std::string::npos &&
        reference_path_data.is_valid_path_reference()) {
      ADEBUG << "path label is: " << path_boundary.label();
      // 当参考路径就位
      for (size_t i = 0; i < path_reference_size; ++i) {
        common::SLPoint path_reference_sl;
        reference_line.XYToSL(
            common::util::PointFactory::ToPointENU(
                reference_path_data.path_reference().at(i).x(),
                reference_path_data.path_reference().at(i).y()),
            &path_reference_sl);
        path_reference_l[i] = path_reference_sl.l();
      }
      end_state[0] = path_reference_l.back();
      path_data.set_is_optimized_towards_trajectory_reference(true);
      is_valid_path_reference = true;
    }
    ... ...

优化路径

    ... ...
    // 设置参数
    const auto& veh_param =
        common::VehicleConfigHelper::GetConfig().vehicle_param();
    const double lat_acc_bound =
        std::tan(veh_param.max_steer_angle() / veh_param.steer_ratio()) /
        veh_param.wheel_base();
    std::vector<std::pair<double, double>> ddl_bounds;
    for (size_t i = 0; i < path_boundary_size; ++i) {
      double s = static_cast<double>(i) * path_boundary.delta_s() +
                 path_boundary.start_s();
      double kappa = reference_line.GetNearestReferencePoint(s).kappa();
      ddl_bounds.emplace_back(-lat_acc_bound - kappa, lat_acc_bound - kappa);
    }
    // 优化算法
    bool res_opt = OptimizePath(
        init_frenet_state.second, end_state, std::move(path_reference_l),
        path_reference_size, path_boundary.delta_s(), is_valid_path_reference,
        path_boundary.boundary(), ddl_bounds, w, max_iter, &opt_l, &opt_dl,
        &opt_ddl);
    ... ...

优化过程： 1).定义piecewise_jerk_problem变量，优化算法 2).设置变量 a.权重 b.D方向距离、速度加速度边界 c.最大转角速度 d.jerk bound 3).优化算法 4).获取结果

如果成功将值保存到candidate_path_data

    ... ...
    if (res_opt) {
      for (size_t i = 0; i < path_boundary_size; i += 4) {
        ADEBUG << "for s[" << static_cast<double>(i) * path_boundary.delta_s()
               << "], l = " << opt_l[i] << ", dl = " << opt_dl[i];
      }
      auto frenet_frame_path =
          ToPiecewiseJerkPath(opt_l, opt_dl, opt_ddl, path_boundary.delta_s(),
                              path_boundary.start_s());

      path_data.SetReferenceLine(&reference_line);
      path_data.SetFrenetPath(std::move(frenet_frame_path));
      if (FLAGS_use_front_axe_center_in_path_planning) {
        auto discretized_path = DiscretizedPath(
            ConvertPathPointRefFromFrontAxeToRearAxe(path_data));
        path_data.SetDiscretizedPath(discretized_path);
      }
      path_data.set_path_label(path_boundary.label());
      path_data.set_blocking_obstacle_id(path_boundary.blocking_obstacle_id());
      candidate_path_data.push_back(std::move(path_data));
    }
    ... ...

失败则返回错误码，成功则保存路径点

  ... ...
  if (candidate_path_data.empty()) {
    return Status(ErrorCode::PLANNING_ERROR,
                  "Path Optimizer failed to generate path");
  }
  reference_line_info_->SetCandidatePathData(std::move(candidate_path_data));
  return Status::OK();
  ... ...

Apollo Auto 0.0.1 文档

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概览 ¶

相关代码及对应版本 ¶

代码流程及框架 ¶

相关算法解析 ¶

建立数学模型 ¶

（1）轨迹平滑 ¶

（2）优化目标 ¶

（3）约束条件 ¶