自动驾驶决策规划算法:概述_导航算法与规划算法区别

自动驾驶6个等级：

L0：无自动驾驶功能。
L1：有横向或纵向的功能，横纵向不能联合控制；
L2：横纵向能联合控制，但驾驶员对一切场景负责；
L3：功能与L2基本相同，最大区别在于L3在部分场景不需要驾驶员负责；
L4：大部分场景不需要驾驶员负责；
L5：所有场景都不需要驾驶员负责。

划分等级的因素：

1，功能。（L0-L2）
2，责任。（L3-L5）

决策规划算法包括3个主要模块：

1，导航规划算法模块：全局规划
2，行为规划算法模块：决策
3，运动规划算法模块：局部规划

1，导航规划算法模块：全局规划

与地图导航算法基本一致，长度在几公里和几十公里不等，该算法最为成熟。

特点：
1，粗略的路径
2，不考虑避障，车辆运动学约束等限制，一般是不规则的折线。
3，该算法一般只需要执行一次，除非遇到道路堵塞，断头路，施工，偏航等无法继续行驶的情况才会再次运行。

2，行为规划算法模块：决策

决定车辆行驶意图，对于静态障碍物，左转还是右转？对于动态障碍物，减速避让还是加速超车？整个决策规划算法模块最难的子模块。

特点：
1，不会给具体的运动建议，比如左转多少度，加速度是多少，减速度是多少。
2，在环境稳定的情况下，决策结果应该较为稳定，不能有较大变动。
3，周期一般是10HZ。

3，运动规划算法模块：局部规划

根据决策的行为意图，在相关时空中搜索出（或优化出）一条具有详细路径，速度信息，并且满足各个约束条件的轨迹。将轨迹直接发送给控制模块进行跟踪，轨迹长度在几米到几十米不等。
特点：
1，以决策模块的输出结果为输入；
2，输出具有详细的路径，速度等信息的轨迹；
3，周期为10HZ.