对于换道场景，Lattice 算法仅仅需要对目标车道对应的参考线做一次采样选择的流程。本车道和目标车道均能产生一条最优轨迹。给换道轨迹的 cost 上增加额外的车道优先级的 cost，再将两条轨迹比较，选择 cost 较小的那条即可。 以上就是 Lattice Planner 规划算法的介绍和分享。非常感谢大家的参加！也欢迎大家提出...
2.Apollo lattice planner lattice的规划过程相对于EM就简单一些,只需要采样轨迹末状态就可以生成一系列候选轨迹簇,然后根据cost function来选取最优。 每一步的详细过程网上的资料也非常多,这里不再阐述。 3.Apollo lattice与EM planner的区别 lattice优点在于:同时生成了符合车辆动力学的路径与速度曲线,不用去进一步平...
第五个cost是横向加速度的cost。设计这个cost是为了平稳地换道。那么像左图猛打方向盘的轨迹,它的横向加速度cost就会相对较大。 最后一个cost是向心加速度cost。设计这个cost是为了在转弯或调头的时候能够减速慢行。在弯道处,车速慢的轨迹,其向心加速度cost就会相对较低,那么就会更容易被率先挑选出来。 这六个cos...
A8:cost 里面的碰撞仅仅是把有碰撞风险的轨迹的 cost 值设置得比较高,为了把这样的轨迹优先级排到比较后,从而使得我们能够优先考察其他更安全的轨迹,但它并没有起到删选轨迹的作用,是一个比较 soft 的限制。而后面的碰撞检测是出于安全的考虑,把这条轨迹筛除,这是一个 hard 的限制。 Q9:Lattice Planner 和 E...
Lattice Planner Lattice Planner 是一种 Sample Based Planning 的算法，具体的算法过程为：横向和纵向分别撒点，根据实时的决策目标，比如跟车或者停止，在车辆的状态空间内取不同的终点。用高阶曲线链接起点和不同状态的终点。根据体感，是否达到终点状态等，对于横向和纵向的曲线 assign 不同的 cost。将横纵向的...
对于Apollo lattice planner，其规划过程相对于EM来说较为简单，只需要采样轨迹末状态就可以生成一系列候选轨迹簇，然后根据cost function来选取最优。关于Apollo lattice与EM planner的区别，lattice的优点在于同时生成了符合车辆动力学的路径与速度曲线，无需进一步平滑处理；且参数较少，计算消耗低；由于轨迹...
├── lattice_structure.proto ├── navi_obstacle_decider_config.proto ├── navi_path_decider_config.proto ├── navi_speed_decider_config.proto ├── pad_msg.proto ├── planner_open_space_config.proto ├── planning.proto
Apollo 里基于参考线的 Planner 主要有 EM Planner 与 Lattice Planner. 两者区别如下: EM Planner 在之前的博客中通过对论文详细学习了一遍, 这次通过代码学习一下 Apollo 的 Lattice Planner, 听说某些 ACC 等功能的量产的方案与其非常相似, 值得学习一下. 后面的过程基本上按照代码的执行顺序进行的解读. ...
lattice lattice_planner.h 这个文件是计划模块中的组成部分,属于 apollo 自动驾驶系统的一部分,定义了一个 “LatticePlanner” 类,它是一个采用了格的路径计划器 (lattice planner),用于生成车辆的驾驶轨迹。这个路径规划器基于引用线 (ReferenceLine)。
因为LatticePlanner并没有对变道场景单独处理,常会发生变道轨迹规划失败的情况。提升变道成功率,便成了非常重要的任务。 在做变道时的轨迹规划时,我查到有些论文采用了建立变道评估模型以选择最佳变道插入间隙(gap)的方法,以指导轨迹规划的目标点所在区间。对比这个思路和Lattice的思路,这种模型在规划前提前筛选出了最优...