lattice planner 规划详解

大家好，我是来自百度智能驾驶事业群的许珂诚。今天很高兴能给大家分享Apollo 3.0新发布的Lattice规划算法。

 

Lattice算法隶属于规划模块。规划模块以预测模块、routing模块、高精地图和定位的结果作为输入，通过算法，输出一条平稳、舒适、安全的轨迹，交给控制模块去执行。我们可以看到，规划模块在Apollo中是一个承上启下的重要模块。

Lattice算法隶属于规划模块。规划模块以预测模块、routing模块、高精地图和定位的结果作为输入，通过算法，输出一条平稳、舒适、安全的轨迹，交给控制模块去执行。我们可以看到，规划模块在Apollo中是一个承上启下的重要模块。

一个合格规划算法，必须满足几个条件。首先，必须能够使自动驾驶汽车到达目的地；其次，必须符合交规；第三，能够避免碰撞；最后，也需要能保证一定的舒适性。

在Apollo中，规划算法的输出是一系列轨迹点连成的轨迹。每一个轨迹点包含位置，速度，加速的等信息。

下面我来介绍一下Lattice规划算法的工作流程。我们以右图中的场景为例。其中红车是我们的自动驾驶汽车，蓝车是其他障碍车，前面蓝色带尖头的曲线是蓝车的预测轨迹。那么这是一个前方即将有车辆并入的场景。

面对这样的场景，有些司机会按照右图中浅红色的轨迹，选择绕开蓝色的障碍车。另外有一些司机开车相对保守，会沿着右图中深红色较短的轨迹做一个减速，给蓝色障碍车让路。

 

既然对于同一个场景，人类司机会有多种处理方法，那么Lattice规划算法的第一步就是采样足够多的轨迹，提供尽可能多的选择