在第17講《Coursera自動駕駛課程第17講：An Autonomous Vehicle State Estimator》 我們學習了如何使用多傳感器融合進行自車定位，以及傳感器的內外參標定和時間同步，我們還討論了在實際應用中常遇到的問題。

從本講開始我們將學習一個新的模塊，也是本課程最后一個模塊：運動規劃。運動規劃問題是指在遵守道路規則的情況下以安全舒適的方式將車輛導航到目的地的任務。正如在第一門課程所討論的，該任務可以分解為分層的優化問題，每一層都有不同的約束和目標。

在本模塊結束時，我們應該了解在執行自動駕駛運動規劃時需要解決的子問題類型。 在本講中，我們將介紹自動駕駛中的任務， 一些最普遍的道路駕駛場景，以及處理每種場景所需的行為，以及一些自動駕駛運動規劃中具有挑戰的重要案例。

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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，讓我們討論自動駕駛的任務。在最高層面上，自動駕駛的任務是使車輛從 A 點到達 B 點。從導航的角度來看，我們需要從地圖上的一個點或當前位置導航到與我們最終目的地相對應的另一個點。在這樣做時，它應該考慮不同街道的連接及其相關的交通。為了在路網中找到在行駛時間或距離方面最有效的路徑（如常用的導航軟件規劃的路線），自動駕駛任務規劃將許多重要的低層級的變量從問題中抽象出來，以簡化任務規劃過程。然而，這些低層級的變量，如道路結構、障礙物和道路上的其它代理，對于自動駕駛運動規劃問題至關重要。 這些低層級的變量定義了不同的駕駛場景， 我們已經在本課程的第 1個模塊中討論了一些駕駛場景。

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1.2 Road Structure Scenarios

首先，我們來介紹一些與道路結構相關的常見場景。道路結構是指與駕駛員相關的車道邊界和監管要素。

• 第一種場景是駕駛時最簡單的場景（如左上圖所示），通常又被稱為車道保持。 在這種情況下，汽車沿著當前車道的中心線行駛。在這種情況下，我們的目標是盡量減少與路徑中心線的偏差，并達到設置的速度，這通常是確保有效到達目的地的道路速度限制（如定速巡航功能）；
• 第二種場景是汽車必須執行變道操作。我們需要在橫向和縱向加速度的約束下優化變道軌跡。道路的速度限制，以及執行變道操作的時間限制，所有這些參數都會影響變道軌跡的形狀，可能會導致汽車緩慢的被動變道，或者更激進的不太舒適的變道；
• 第三種場景是汽車需要左轉或右轉。當汽車經過交叉路口時，通常需要這樣做。與變道一樣，轉彎的形狀因情況而異。此外，自動駕駛汽車可以采取的行動的可行性受到周圍環境狀態的影響。例如，即使路口暢通，自動駕駛汽車也無法在紅燈時左轉；
• 作為最后一個例子，這里有一個 U 形轉彎。 U 形轉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境的狀態，因為根據有些國家或地區的法律，在十字路口執行 U 形轉彎并不是合法的。 此時，道路結構并不是道路場景中的唯一因素；

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1.3 Obstacle Scenarios

現在我們來關注有障礙物的場景。靜態和動態障礙物將極大地改變場景的結構以及確定場景所需行為的難度。在自動駕駛中，動態障礙物被定義為自車規劃工作空間中的移動代理。 相反，靜態障礙物是不移動的障礙物，如停放的汽車、中間帶和彎道。

靜態障礙物限制了自動駕駛汽車在規劃通往目的地的路徑時可以占據的位置。如果汽車行駛時的空間與障礙物相重疊，將會發生碰撞。另一方面，動態障礙物對汽車的速度分布和駕駛行為有更大的影響。 駕駛中的一個常見示例是，當我們進行車道保持操作時，汽車前方還有其它車。 顯然，這輛車將對我們的決策產生影響。假設這輛車的行駛速度比我們的設定速度慢 10 km/h。如果我們保持當前的設定速度，我們最終會撞到前面的車輛。理想情況下，我們希望在自車和前車之間保持一個時間間隔，該時間間隔被定義為在保持當前速度的同時到達前車當前位置的時間量。所以現在我們有兩個相互矛盾的需求。我們希望盡可能接近我們的設定速度，同時在我們的汽車和前車之間保持時間間隔以確保安全。

動態障礙物會影響轉彎和變道場景。根據它們的位置和速度，自車可能只有特定的時間窗口來執行這些操作。這些時間窗口將是估計值，因為它們將基于環境中所有其他代理的預測。如下面的一個例子（右上圖所示），當我們在左轉之前等待交叉路口暢通無阻。自動駕駛汽車決定執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，如果自動駕駛汽車與迎面而來的車輛之間的距離更長，則自動駕駛汽車將有機會轉彎。

現在，并非所有動態障礙物都是汽車，因為還有其他類型的障礙物，例如騎自行車的人、卡車和行人。他們每個人都會有自己的行為，在路上也有自己的規則要遵循。 可以看到，即使我們只定義了駕駛任務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

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的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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