聽說你的無人車還不在狀態？紅黃綠交通燈識別不當，障礙物繞了又繞，這里有個機會助力你的車車步入“正軌”！

Apollo軌跡規劃技術分享Gitchat，此次分享由百度高級架構師，百度Apollo平臺規劃方向技術負責人—Zhang Yajia講解。

軌跡規劃是無人駕駛系統的核心模塊之一。軌跡規劃的核心就是要解決車輛該怎么走的問題。軌跡規劃的輸入包括拓撲地圖，障礙物及障礙物的預測軌跡，交通信號燈的狀態，還有定位導航（因為要知道目的地是哪才能規劃路徑）、車輛狀態等其他信息。而軌跡規劃的輸出就是一個軌跡，軌跡是一個時間到位置的函數，就是在特定的時刻車輛在特定的位置上。軌跡規劃算法的優劣直接決定了無人駕駛車的安全性和舒適性，在無人駕駛系統中發揮著至關重要的作用。

軌跡規劃本質上來說是一個優化問題。談到優化問題，我們需要知道優化的約束和優化的目標。首先看約束，第一個約束就是車輛要遵守交規，這是強制性的約束；第二個約束是要避免碰撞；第三個約束是要使規劃的軌跡在控制上可實現，不能出現規劃了一個急彎的軌跡，車根本拐不過來的狀況。而優化的目標總的來說就是要跟人開的像，具體表現就是讓人乘坐起來感到舒適，但像人也有不同的優化目標。

在百度 Apollo 無人駕駛開源平臺中，軌跡規劃分為路徑規劃和速率規劃兩個順序過程。路徑規劃結合道路邊界線、靜態障礙物的信息，產生軌跡的幾何信息。速率規劃在給定的路徑下，考慮動態障礙物的預測軌跡、道路限速信息和決策信息，產生安全舒適的速率分配。

除了你，已有800+開發者Get新技能。本次分享會除了高質量干貨分享，還包括與百度高級架構師，百度Apollo平臺規劃方向技術負責人——Zhang Yajia的問答互動，約等于一對一的授課，馬上翻開小本本開始做課前準備。

我們目前從Zhang Yajia的Gitchat中瞄到了兩段：軌跡規劃的綜述以及無人駕駛的位形與狀態，先與你一起分享。

以下，ENJOY

軌跡規劃的目標是計算出安全、舒適的軌跡供無人駕駛車輛完成預定的行駛任務。安全意味著車輛在行駛過程中與障礙物保持適當的距離，避免碰撞；舒適意味著給乘客提供舒適的乘坐體驗，比如避免過急的加減速度，在彎道時適當減速避免過大的向心加速度等等；最后，完成行駛任務指規劃出的軌跡要完成給定的行駛任務，不能因為過于保守的駕駛導致不可接受的行駛時間。

我們這里對軌跡規劃問題作正式的定義。首先，我們介紹兩個機器人領域的概念：位形（Configuration）是在所研究的規劃問題中，能夠唯一性的表達機器人狀態的最小一組變量。變量的數量稱為位形的維度。這里需要注意的是，位形空間的維度，即使對于同一個機器人來講，所研究的問題不同，維度也是不同的。比如，對一個人形機器人來講，如果規劃問題是在三維空間中移動，位形需要由參照點的變換矩陣，關節的伸展角度組成；如果規劃問題是作物體的操作（Manipulation Planning），則在前面問題位形空間的基礎上，還要增加機器人手指關節的伸展角度等。