自動(dòng)駕駛能否識(shí)別障礙物的能力與環(huán)境感知同等重要，如何安全有效的規(guī)劃行駛路線，是自動(dòng)駕駛汽車需解決的最大的難題之一。事實(shí)上，路徑規(guī)劃技術(shù)，現(xiàn)階段是一個(gè)非常活躍的研究領(lǐng)域。路徑規(guī)劃之所以如此復(fù)雜，是因?yàn)槠浜w了自動(dòng)駕駛的所有技術(shù)領(lǐng)域，從最基礎(chǔ)的制動(dòng)器，到感知周圍環(huán)境的傳感器，再到定位及預(yù)測(cè)模型等等。準(zhǔn)確的路徑規(guī)劃，要求汽車要理解我們所處的位置以及周邊的物體（其他車輛、行人、動(dòng)物等）會(huì)在接下來的幾秒鐘內(nèi)采取什么樣的行為。
首先來說一下三個(gè)名詞：路徑規(guī)劃、避障規(guī)劃、軌跡規(guī)劃
路徑規(guī)劃通常指全局的路徑規(guī)劃，也可以叫全局導(dǎo)航規(guī)劃，從出發(fā)點(diǎn)到目標(biāo)點(diǎn)之間的純幾何路徑規(guī)劃，無關(guān)時(shí)間序列，無關(guān)車輛動(dòng)力學(xué)。
避障規(guī)劃又叫局部路徑規(guī)劃，又可叫動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃，也可以叫即時(shí)導(dǎo)航規(guī)劃。 主要是探測(cè)障礙物，并對(duì)障礙物的移動(dòng)軌跡跟蹤（ Moving Object Detection and Tracking ，一般縮寫為MODAT）做出下一步可能位置的推算，最終繪制出一幅包含現(xiàn)存碰撞風(fēng)險(xiǎn)和潛在碰撞風(fēng)險(xiǎn)的障礙物地圖，這個(gè)潛在的風(fēng)險(xiǎn)提示是100毫秒級(jí)，未來需要進(jìn)一步提高，這對(duì)傳感器、算法的效率和處理器的運(yùn)算能力都是極大的挑戰(zhàn)，避障規(guī)劃不僅考慮空間還考慮時(shí)間序列，在復(fù)雜的市區(qū)運(yùn)算量驚人，可能超過30TFLOPS，這是無人車難度最高的環(huán)節(jié)。未來還要加入V2X地圖，避障規(guī)劃會(huì)更復(fù)雜，加入V2X地圖，基本可確保無人車不會(huì)發(fā)生任何形式的主動(dòng)碰撞。
軌跡規(guī)劃則源自機(jī)器人研究，通常是說機(jī)械臂的路徑規(guī)劃。 在無人車領(lǐng)域，軌跡規(guī)劃的定義感覺不統(tǒng)一。有人將避障規(guī)劃與軌跡規(guī)劃混淆了。軌跡規(guī)劃應(yīng)該是在路徑規(guī)劃和避障規(guī)劃的基礎(chǔ)上，考慮時(shí)間序列和車輛動(dòng)力學(xué)對(duì)車輛運(yùn)行軌跡的規(guī)劃，主要是車縱向加速度和車橫向角速度的設(shè)定。將設(shè)定交給執(zhí)行系統(tǒng)，轉(zhuǎn)向、油門、剎車。如果有主動(dòng)懸掛，那么軌跡規(guī)劃可能還要考慮地形因素。
三大規(guī)劃是無人車最復(fù)雜的部分，算法多不勝數(shù)，讓人眼花繚亂，這也是百度、谷歌和蘋果科技巨頭要切入無人車領(lǐng)域的主要原因，這些科技巨頭最擅長(zhǎng)的就是算法的優(yōu)化整合。當(dāng)然傳統(tǒng)車廠如福特和豐田，擁有對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，在此領(lǐng)域?qū)嵙Σ⒉槐瓤萍季揞^要差，尤其是豐田，從開源 SLAM到KITTI，軟件實(shí)力絲毫不次于谷歌。
對(duì)于全局型路徑規(guī)劃不算復(fù)雜，前提是有拓?fù)浼?jí)地圖，這對(duì)地圖廠家來說很容易的。對(duì)于非地圖廠家是有點(diǎn)麻煩的，不過只能算小麻煩。
今天我們重點(diǎn)了解一下避障規(guī)劃，避障規(guī)劃的前提是對(duì)周圍環(huán)境有深刻的理解，有一個(gè)非常完善實(shí)時(shí)的環(huán)境理解。
在此之前不得不先要理解無人駕駛避障的含義，很明顯我們根據(jù)無人駕駛避障的過程，可以將無人駕駛避障分成三個(gè)方面：
1.運(yùn)動(dòng)障礙物檢測(cè)：對(duì)運(yùn)動(dòng)過程中環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)障礙物進(jìn)行檢測(cè),主要由車載環(huán)境感知系統(tǒng)完成。
2.運(yùn)動(dòng)障礙物碰撞軌跡預(yù)測(cè)：對(duì)運(yùn)動(dòng)過程中可能遇到的障礙物進(jìn)行可能性評(píng)級(jí)與預(yù)測(cè),判斷與無人駕駛車輛的碰撞關(guān)系。（當(dāng)你檢測(cè)到障礙物后，你就得讓機(jī)器判斷是否會(huì)與汽車相撞）
3.運(yùn)動(dòng)障礙物避障：通過智能決策和路徑規(guī)劃,使無人駕駛車輛安全避障,由車輛路徑?jīng)Q策系統(tǒng)執(zhí)行。（判斷了可能會(huì)與汽車發(fā)生碰撞的障礙物后，你就得去讓機(jī)器做出決策來避障了）
運(yùn)動(dòng)障礙物檢測(cè)方法
運(yùn)動(dòng)障礙物檢測(cè)根據(jù)他們的sensor主要分成兩類：
一種是基于立體視覺的
運(yùn)動(dòng)障礙物碰撞軌跡預(yù)測(cè)
這一部分與障礙物的檢測(cè)識(shí)別分不開的。無人車的感知系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)識(shí)別和追蹤多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)（Multi-ObjectTracking，MOT），例如車輛和行人。
物體識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺的核心問題之一，最近幾年由于深度學(xué)習(xí)的革命性發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域大量使用CNN，物體識(shí)別的準(zhǔn)確率和速度得到了很大提升，但總的來說物體識(shí)別算法的輸出一般是有噪音的：物體的識(shí)別有可能不穩(wěn)定，物體可能被遮擋，可能有短暫誤識(shí)別等。自然地，MOT問題中流行的Tracking-by-detection方法就要解決這樣一個(gè)難點(diǎn)：如何基于有噪音的識(shí)別結(jié)果獲得魯棒的物體運(yùn)動(dòng)軌跡。
運(yùn)動(dòng)障礙物的避障本質(zhì)上它是一個(gè)路徑規(guī)劃的過程：在路段上有未知障礙物的情況下,按照一定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),尋找一條從起始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的無碰撞路徑。
預(yù)測(cè)
預(yù)測(cè)模塊的作用是對(duì)感知所探測(cè)到的物體進(jìn)行行為預(yù)測(cè)，并且將預(yù)測(cè)的結(jié)果具體化為時(shí)間空間維度的軌跡傳遞給下游模塊：行為決策模塊。然后行為決策模塊結(jié)合路由尋徑模塊從而進(jìn)行行為決策。
這些選擇就是結(jié)合高精地圖的全局規(guī)劃，然后再通過汽車周邊傳感器感知的信息進(jìn)行局部規(guī)劃，從而判斷汽車是否右轉(zhuǎn)、直行or并道。
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史海拾趣
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