Baidu Apollo的EM Motion Planner进行自动驾驶轨迹规划。

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简介：
This document, 001_Baidu_Apollo_EM_Motion_Planner.pdf, details a sophisticated motion planning system developed by Baidu. It represents a crucial component within the Apollo autonomous driving platform, specifically focused on the EM (Enhanced Motion) module. The presented planner is designed to meticulously orchestrate the vehicles movements, ensuring efficient and safe navigation through complex environments. Its core functionality centers around generating optimal trajectories – sequences of movements – that take into account various constraints such as road geometry, traffic conditions, and vehicle dynamics. The document comprehensively outlines the architecture and algorithms employed by this motion planner, providing insights into its operational principles and performance characteristics. Furthermore, it showcases the key considerations and refinements implemented to achieve robust and reliable motion planning capabilities within the Apollo ecosystem.

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客服

百度Apollo EM运动规划器 |apollo| 自动驾驶 |轨迹规划|

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百度Apollo EM运动规划器是百度Apollo平台中的关键组件之一，专为自动驾驶车辆设计，负责生成安全、高效的行驶轨迹，确保车辆在复杂交通环境下的顺畅运行。文件名为001_Baidu_Apollo_EM_Motion_Planner.pdf的内容是一篇关于百度Apollo项目的EM运动规划器的文档。该文档详细介绍了项目中的关键技术和实现细节。

自动驾驶 MPC 轨迹跟踪

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本项目聚焦于开发基于模型预测控制(MPC)算法的高效能自动驾驶轨迹跟踪系统，旨在提升车辆在复杂驾驶环境中的路径跟随精度与稳定性。 ### 智能驾驶相关轨迹跟踪模型预测 #### 一、引言与背景随着交通拥堵问题的日益严重以及道路安全性的需求提升，自动驾驶技术逐渐成为研究热点。本段落介绍了一种基于模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的路径跟踪算法，旨在解决自动驾驶车辆在复杂环境下的路径跟踪问题。该方法通过综合考虑车辆动力学特性、执行器限制以及状态约束等多方面因素，实现了更为灵活且高效的路径跟踪控制策略。 #### 二、模型预测控制（MPC）概述 MPC 是一种先进的控制策略，在工业过程控制系统中得到了广泛应用。它能够处理复杂的动态系统，并有效应对各种约束条件。在自动驾驶领域，MPC 被用于路径跟踪和速度控制等多个方面。其核心思想在于：每个采样时刻根据当前系统的状态求解一个有限时间内的最优控制序列；仅将该序列中的第一个控制量应用于实际系统中；然后根据新的系统状态重复这一过程。 #### 三、路径跟踪问题的重要性路径跟踪是实现自动驾驶车辆自主导航的关键技术之一。它涉及如何使车辆沿着预设的路径行驶，并确保其安全性和舒适性。良好的路径跟踪能力对于自动驾驶汽车来说至关重要，因为它直接影响到车辆能否准确无误地到达目的地。 #### 四、MPC 在路径跟踪中的应用本研究采用 MPC 方法设计了一种路径跟踪控制器。具体步骤如下： 1. **确定可行区域**：依据检测到的道路边界来界定自动驾驶车辆（AGVs）的运行空间。 2. **建立运动模型**：随后，利用车辆的动力学和运动学模型描述其动态特性。 3. **设计控制器**：为了使 AGV 的实际轨迹保持在预定义区域内并满足安全性要求，采用 MPC 方法设计路径跟踪控制器。此过程中考虑了车辆动力学特征、执行器限制及状态约束等因素。 4. **稳定性分析**：进一步进行了系统稳定性的数学证明，并指出理论上不存在静态误差问题。 5. **仿真验证**：通过高保真度的 veDYNA 车辆模拟软件进行了一系列测试，以检验所提算法的有效性。这些测试涵盖了不同速度和道路摩擦系数等条件下的情况，结果显示该算法具有良好的路径跟踪性能。 #### 五、关键技术点 - **前轮转向角作为控制变量**：本段落中将 AGV 的前轮转向角度视为控制输入，并通过调整此参数实现轨迹追踪。 - **考虑车辆动力学与约束限制**：在设计 MPC 控制器时，充分考虑到车辆的实际动态特性和各种物理限制条件（如最大转角和加速度等）。 - **稳定性分析**：证明了系统的渐近稳定性质，并指出理论上不存在静态误差问题。 - **仿真验证**：使用高精度的 veDYNA 软件进行算法性能测试，结果表明在多种工况下均能实现有效的路径跟踪。 #### 六、结论本段落提出了一种基于 MPC 的路径追踪控制策略，在综合考虑车辆动力学特性、执行器限制和状态约束的基础上实现了高效且灵活的轨迹跟随。通过仿真验证证明了所提算法的有效性和鲁棒性，为推动自动驾驶技术的发展奠定了基础。未来的研究方向可能包括更复杂环境下的路径规划与跟踪以及提高算法计算效率等方面。该研究不仅对理论分析有所贡献，还具有较高的实际应用价值，在智能驾驶领域中有着广阔的应用前景和推广意义。

运动规划：自动驾驶汽车中常见的路径规划与轨迹追踪算法。

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本文探讨了在自动驾驶汽车领域内广泛应用的路径规划和轨迹跟踪算法，重点分析了其在实际应用中的优势及挑战。该存储库实现了一些用于自动驾驶汽车的常见运动规划器，并且提供了一些路径跟踪控制器。要求使用Python 3.6或更高版本。车辆模型方面，此存储库采用了两种：简单汽车模型以及混合A *计划器所用的状态格规划师。推荐材料包括： - 调查自动驾驶城市车辆运动规划和控制技术 - 探索在Frenet框架中生成动态街道场景下的最优轨迹的实用搜索技术控制器部分则参考了以下内容： - 实现纯追踪路径跟踪算法的方法 - 自动驾驶汽车中的自动转向方法，如Stanley：赢得DARPA大挑战赛的机器人方案 - ApolloAuto / apollo开放自动驾驶平台以及其他基于MPC（模型预测控制）的系统和主动转向策略 AtsushiSakai提供的KTH Research Concept Vehicle项目也提供了有用的材料。

自动驾驶汽车的车道变换轨迹规划及跟踪控制

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本研究探讨了自动驾驶汽车在复杂交通环境中的车道变换策略，提出了一种高效的轨迹规划和精准的实时跟踪控制系统方法。本段落研究了自动驾驶车辆的换道轨迹规划与跟踪控制问题。首先，在Frenet坐标系下进行动力学建模的基础上，针对五次多项式换道法在初始时刻仅能规划出一条静态换道路径的问题，结合行驶环境边界条件建立了一个动态调整的五次多项式模型。此方法将换道轨迹划分为横向和纵向两个独立的部分，并通过优化算法来提高整体性能。其次，在解决轨迹跟踪控制中的计算量大以及鲁棒性差等问题上，本段落提出了一种解耦策略以降低横、纵向轨迹跟踪所需的计算资源。具体来说，利用双PID控制器进行纵向速度的精确调节；对于横向路径，则采用Ackermann公式设计相应的控制函数，并通过引入滑模切换技术来增强系统的抗干扰能力。此外，还证明了所提出的系统能够在有限时间内收敛到预定的目标状态。最后，在高速行驶场景下进行了详细的仿真验证工作。借助于Matlab/Simulink与Prescan、Carsim等软件平台的联合使用，对上述换道轨迹规划及跟踪控制算法的有效性进行了全面评估。实验结果表明，结合模型预测控制技术后的五次多项式路径生成方法能够更高效地应对复杂的道路环境变化，并为自动驾驶车辆的安全运行提供了有力支持。

Apollo CyberRT: 自动驾驶框架

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Apollo CyberRT是百度Apollo团队开发的一款高性能、轻量级的自动驾驶软件框架，旨在为智能网联汽车提供灵活且高效的计算平台。 Apollo Cyber RT 是一个专门为自动驾驶设计的开源高性能运行时框架。它采用了中心化的计算模型，并针对高并发、低延迟及高吞吐量进行了优化处理。在过去的几年里，随着AD技术的发展，我们从使用Apollo的过程中积累了丰富的经验。行业持续进步的同时，阿波罗也在不断进化中。展望未来，Apollo已经完成了从开发阶段向生产环境的转变。伴随现实世界中的大规模部署需求日益凸显，对系统稳定性和性能的要求也达到了前所未有的高度。正是基于这样的背景和挑战，我们花费多年时间构建和完善了Apollo Cyber RT框架以满足自动驾驶解决方案的各项要求。使用 Apollo Cyber RT 的主要优势包括： - 加速开发具有数据融合功能的明确任务界面 - 提供一系列便于使用的开发工具 - 支持多种传感器驱动程序简化部署流程 - 实现高效、自适应的消息通信机制 - 配备资源感知型可配置用户级调度器 - 具有便携性，依赖更少 Apollo Cyber RT框架能够为您的自动驾驶汽车项目带来显著的性能提升和开发效率。

Apollo无人驾驶自动驾驶文档资料

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Apollo无人驾驶项目是由百度主导开发的开源自动驾驶平台，提供详尽的技术文档和代码资源，助力开发者与企业加速自动驾驶技术的研发进程。 Apollo无人自动驾驶项目提供了一系列详细的文档资料，旨在帮助开发者、研究人员以及汽车行业从业者深入了解并参与到这个开源平台的开发工作中来。这些资源涵盖了从技术原理到实际应用的各个方面，为参与者提供了丰富的学习材料和技术支持。通过访问Apollo官方网站或相关社区论坛，可以获取更多关于该项目的信息和最新动态。

Apollo自动驾驶代码解析

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《Apollo自动驾驶代码解析》一书深入剖析了百度Apollo平台的核心源码，旨在帮助开发者理解自动驾驶系统的内部运作机制和技术细节。百度Apollo自动驾驶演示版本源码的安装步骤如下： 1. 运行命令启动docker的release环境：`bash docker/scripts/release_start.sh` 2. 使用以下命令进入docker的release环境：`bash docker/scripts/release_into.sh` 3. 回放rosbag，运行命令：`python docs/demo_guide/rosbag_helper.py demo_1.5.bag` 注意，在下载并使用 `demo_1.5.bag` 文件时，请确保在回放该文件时添加 `--loop` 选项以启用循环播放模式。最后，打开Chrome浏览器，并在地址栏输入 `localhost:8888` 访问Apollo Dreamview。

自动驾驶汽车换道轨迹规划及跟踪控制策略研究

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本研究聚焦于开发高效的算法与模型，以优化自动驾驶汽车在复杂交通环境中的车道变换行为，涵盖轨迹规划和精准控制技术。首先分析了自动驾驶车辆在换道过程中的行为特性及其与周围人工驾驶车辆的交互模式，并基于效用理论建立了分层Logit模型来模拟换道决策过程的主要方面——目标车道选择及目标车道间隙接受情况，提取影响这些决策的关键参数并利用极大似然估计方法进行标定。通过仿真分析了不同换道策略对车辆运行特性的影响。其次，在确保自动驾驶车辆安全换道的前提下兼顾乘客舒适度，研究根据可能发生的临界碰撞状态推导出初始时刻的最小纵向安全距离，并采用多项式函数曲线规划轨迹，建立了四种不同的换车道模型：自由换道、原车道有前车障碍时的换道、目标车道存在前车阻碍情况下的换道以及面对后方车辆威胁的目标车道路径选择。对于部分模型进行了仿真测试以验证其有效性。最后推导了自动驾驶汽车在执行换道动作过程中的运动学和横向动力学公式，通过结合预测控制与滑模控制技术设计了一套有效的轨迹跟踪控制系统来确保精确的行驶路线遵循性。 ### 自动驾驶车辆路径选择及轨迹规划研究 #### 一、背景和目标随着科技的发展，自动驾驶汽车正逐渐成为汽车行业的新方向。在这一背景下，安全高效的车道变换对于实现完全自主导航至关重要。本项目致力于深入探究自动驾驶中换道行为的关键影响因素，并通过构建合理的决策模型与精确的路径规划算法来确保车辆能够在复杂交通环境中顺利执行换道操作。 #### 二、决策过程建模 ##### （一）交互分析和模型设计在进行车道变换时，必须仔细考虑周围人工驾驶车辆的行为。基于效用理论建立了一个分层Logit框架用于描述自动驾驶车的路径选择及目标路段间隙接受度评估机制，其中包含两个主要方面：确定最佳的目标道路以及判断该道路上是否有足够的空间以安全完成换道动作。 ##### （二）模型参数优化 - **车道选取**：基于车辆当前位置和速度等关键因素计算出各潜在目标路线的价值，并据此做出选择。 - **间隙接受度评估**：通过效用理论来量化不同间距下的价值，从而决定是否可以利用现有的道路空间执行换道。 #### 三、路径规划策略为了保证自动驾驶车能够安全地完成车道变换任务，在考虑避免碰撞的同时还需注重乘客的舒适体验。为此我们提出了一系列轨迹模型： - **自由模式**：当周围没有障碍物时允许车辆自主选择最优的时间和路线进行变道。 - **前方有障碍情况下的路径调整策略**：这种情况下，需要根据前车的速度与位置信息动态地调节换车道时机。 - **目标道路存在前行阻碍的解决方案**：在此情形下不仅要考虑自身与先行者的距离还要评估其状态以防止碰撞的发生。 - **后方威胁处理机制**：面对来自后面车辆的压力时提前规划好路径确保有足够的空间执行变道动作。所有模型都采用了多项式函数曲线进行轨迹设计，保证了路线的连续性和平滑性，并通过实验验证它们的有效性。 #### 四、跟踪控制方案为了使自动驾驶车能够准确跟随预设轨道行驶，在研究中还探讨了如何利用预测控制和滑模技术来开发出一套高效的路径追踪控制器。这包括建立车辆在执行变道操作过程中的运动学方程与横向动力模型，并在此基础上设计相应的控制系统以确保精确的跟踪性能。通过上述对自动驾驶汽车换车道过程中决策行为、轨迹规划及跟踪控制等方面的研究，本项目不仅为未来智能交通系统的发展提供了重要的理论支持和实用技术方案。

基于MPC的自动驾驶轨迹追踪方法

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本研究提出了一种基于模型预测控制(MPC)的自动驾驶车辆轨迹跟踪算法，旨在提高复杂驾驶环境下的路径跟随精度和稳定性。本段落基于MPC运动学方法实现轨迹跟踪的推导，并在MATLAB中进行代码实现。尽管参考书籍大多采用Simulink与Carsim联合仿真的方式，但我坚持使用纯代码仿真，因为这种方式更优秀。我所使用的代码模板借鉴了LQR轨迹跟踪算法Python/Matlab的实现方案，可以直接复制并应用。 ```matlab clc; clear all; Kp = 1.0; dt = 0.1; % [s] Length = 2.9; % [m] 车辆轴距 Nx=3;%状态量个数 Nu =2;%控制量个数 Np =60;%预测步长 Nc=30;%控制步长 Row=10;%松弛因子 Q=100*eye(Nx*Np,Nx*Np); ```