在第17講《Coursera自動(dòng)駕駛課程第17講：An Autonomous Vehicle State Estimator》 我們學(xué)習(xí)了如何使用多傳感器融合進(jìn)行自車定位，以及傳感器的內(nèi)外參標(biāo)定和時(shí)間同步，我們還討論了在實(shí)際應(yīng)用中常遇到的問題。

從本講開始我們將學(xué)習(xí)一個(gè)新的模塊，也是本課程最后一個(gè)模塊：運(yùn)動(dòng)規(guī)劃。運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問題是指在遵守道路規(guī)則的情況下以安全舒適的方式將車輛導(dǎo)航到目的地的任務(wù)。正如在第一門課程所討論的，該任務(wù)可以分解為分層的優(yōu)化問題，每一層都有不同的約束和目標(biāo)。

在本模塊結(jié)束時(shí)，我們應(yīng)該了解在執(zhí)行自動(dòng)駕駛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃時(shí)需要解決的子問題類型。 在本講中，我們將介紹自動(dòng)駕駛中的任務(wù)， 一些最普遍的道路駕駛場(chǎng)景，以及處理每種場(chǎng)景所需的行為，以及一些自動(dòng)駕駛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃中具有挑戰(zhàn)的重要案例。

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文章目錄

• • • 1. Driving Missions, Scenarios, and Behaviour
    • • 1.1 Autonomous Driving Mission
      • 1.2 Road Structure Scenarios
      • 1.3 Obstacle Scenarios
      • 1.4 Behaviors & Challenges & Hierarchical Planning
    • 2. Motion Planning Constraints
    • 3. Objective Functions for Autonomous Driving
    • 4. Hierarchical Motion Planning

1. Driving Missions, Scenarios, and Behaviour

1.1 Autonomous Driving Mission

首先，讓我們討論自動(dòng)駕駛的任務(wù)。在最高層面上，自動(dòng)駕駛的任務(wù)是使車輛從 A 點(diǎn)到達(dá) B 點(diǎn)。從導(dǎo)航的角度來看，我們需要從地圖上的一個(gè)點(diǎn)或當(dāng)前位置導(dǎo)航到與我們最終目的地相對(duì)應(yīng)的另一個(gè)點(diǎn)。在這樣做時(shí)，它應(yīng)該考慮不同街道的連接及其相關(guān)的交通。為了在路網(wǎng)中找到在行駛時(shí)間或距離方面最有效的路徑（如常用的導(dǎo)航軟件規(guī)劃的路線），自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)規(guī)劃將許多重要的低層級(jí)的變量從問題中抽象出來，以簡(jiǎn)化任務(wù)規(guī)劃過程。然而，這些低層級(jí)的變量，如道路結(jié)構(gòu)、障礙物和道路上的其它代理，對(duì)于自動(dòng)駕駛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問題至關(guān)重要。 這些低層級(jí)的變量定義了不同的駕駛場(chǎng)景， 我們已經(jīng)在本課程的第 1個(gè)模塊中討論了一些駕駛場(chǎng)景。

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1.2 Road Structure Scenarios

首先，我們來介紹一些與道路結(jié)構(gòu)相關(guān)的常見場(chǎng)景。道路結(jié)構(gòu)是指與駕駛員相關(guān)的車道邊界和監(jiān)管要素。

• 第一種場(chǎng)景是駕駛時(shí)最簡(jiǎn)單的場(chǎng)景（如左上圖所示），通常又被稱為車道保持。 在這種情況下，汽車沿著當(dāng)前車道的中心線行駛。在這種情況下，我們的目標(biāo)是盡量減少與路徑中心線的偏差，并達(dá)到設(shè)置的速度，這通常是確保有效到達(dá)目的地的道路速度限制（如定速巡航功能）；
• 第二種場(chǎng)景是汽車必須執(zhí)行變道操作。我們需要在橫向和縱向加速度的約束下優(yōu)化變道軌跡。道路的速度限制，以及執(zhí)行變道操作的時(shí)間限制，所有這些參數(shù)都會(huì)影響變道軌跡的形狀，可能會(huì)導(dǎo)致汽車緩慢的被動(dòng)變道，或者更激進(jìn)的不太舒適的變道；
• 第三種場(chǎng)景是汽車需要左轉(zhuǎn)或右轉(zhuǎn)。當(dāng)汽車經(jīng)過交叉路口時(shí)，通常需要這樣做。與變道一樣，轉(zhuǎn)彎的形狀因情況而異。此外，自動(dòng)駕駛汽車可以采取的行動(dòng)的可行性受到周圍環(huán)境狀態(tài)的影響。例如，即使路口暢通，自動(dòng)駕駛汽車也無法在紅燈時(shí)左轉(zhuǎn)；
• 作為最后一個(gè)例子，這里有一個(gè) U 形轉(zhuǎn)彎。 U 形轉(zhuǎn)彎可以很高效地改變汽車的行駛方向，但又高度依賴于周圍環(huán)境的狀態(tài)，因?yàn)楦鶕?jù)有些國(guó)家或地區(qū)的法律，在十字路口執(zhí)行 U 形轉(zhuǎn)彎并不是合法的。 此時(shí)，道路結(jié)構(gòu)并不是道路場(chǎng)景中的唯一因素；

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1.3 Obstacle Scenarios

現(xiàn)在我們來關(guān)注有障礙物的場(chǎng)景。靜態(tài)和動(dòng)態(tài)障礙物將極大地改變場(chǎng)景的結(jié)構(gòu)以及確定場(chǎng)景所需行為的難度。在自動(dòng)駕駛中，動(dòng)態(tài)障礙物被定義為自車規(guī)劃工作空間中的移動(dòng)代理。 相反，靜態(tài)障礙物是不移動(dòng)的障礙物，如停放的汽車、中間帶和彎道。

靜態(tài)障礙物限制了自動(dòng)駕駛汽車在規(guī)劃通往目的地的路徑時(shí)可以占據(jù)的位置。如果汽車行駛時(shí)的空間與障礙物相重疊，將會(huì)發(fā)生碰撞。另一方面，動(dòng)態(tài)障礙物對(duì)汽車的速度分布和駕駛行為有更大的影響。 駕駛中的一個(gè)常見示例是，當(dāng)我們進(jìn)行車道保持操作時(shí)，汽車前方還有其它車。 顯然，這輛車將對(duì)我們的決策產(chǎn)生影響。假設(shè)這輛車的行駛速度比我們的設(shè)定速度慢 10 km/h。如果我們保持當(dāng)前的設(shè)定速度，我們最終會(huì)撞到前面的車輛。理想情況下，我們希望在自車和前車之間保持一個(gè)時(shí)間間隔，該時(shí)間間隔被定義為在保持當(dāng)前速度的同時(shí)到達(dá)前車當(dāng)前位置的時(shí)間量。所以現(xiàn)在我們有兩個(gè)相互矛盾的需求。我們希望盡可能接近我們的設(shè)定速度，同時(shí)在我們的汽車和前車之間保持時(shí)間間隔以確保安全。

動(dòng)態(tài)障礙物會(huì)影響轉(zhuǎn)彎和變道場(chǎng)景。根據(jù)它們的位置和速度，自車可能只有特定的時(shí)間窗口來執(zhí)行這些操作。這些時(shí)間窗口將是估計(jì)值，因?yàn)樗鼈儗⒒诃h(huán)境中所有其他代理的預(yù)測(cè)。如下面的一個(gè)例子（右上圖所示），當(dāng)我們?cè)谧筠D(zhuǎn)之前等待交叉路口暢通無阻。自動(dòng)駕駛汽車決定執(zhí)行的行為將在很大程度上取決于迎面而來的交通行為。如果附近有迎面而來的車輛快速向我們駛來，那么唯一安全的行為就是向它們讓行。但是，如果自動(dòng)駕駛汽車與迎面而來的車輛之間的距離更長(zhǎng)，則自動(dòng)駕駛汽車將有機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)彎。

現(xiàn)在，并非所有動(dòng)態(tài)障礙物都是汽車，因?yàn)檫€有其他類型的障礙物，例如騎自行車的人、卡車和行人。他們每個(gè)人都會(huì)有自己的行為，在路上也有自己的規(guī)則要遵循。 可以看到，即使我們只定義了駕駛?cè)蝿?wù)中最有可能的核心組件，但顯然還有很多豐富多樣的潛在場(chǎng)景需要處理。

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1.4 Behaviors & Challenges & Hierarchical Planning

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2. Motion Planning Constraints

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3. Objective Functions for Autonomous Driving

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4. Hierarchical Motion Planning

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Coursera自动驾驶课程第18讲：The Planning Problem的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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