在阿波罗自动驾驶框架中, 全局路径规划用什么算法

嗯,用户问的是在阿波罗自动驾驶框架中,全局路径规划使用什么算法。我需要仔细看一下提供的参考内容,找出相关的信息。

首先,我记得在参考内容里有一篇提到全局路径规划使用A算法。比如在《自动驾驶系统01-百度阿波罗学习笔记》里明确提到:"Apollo算法使用A算法来实现全局路径规划。" 还有另一个知乎回答也提到全局路径常用的算法包括A*。另外,还有参考内容提到在泊车场景中使用Hybrid A*,但那是局部规划,而用户问的是全局路径规划。

不过,另一个参考内容《Apollo 6.0 规划算法解析》中提到Routing模块提供全局导航信息,但没有具体说明算法。而另一篇知乎文章《转行自动驾驶算法之路---自学必看!》里提到全局路径规划常用A及其变种。同时,在《自动驾驶方向有哪些具体的研究课题》的回答里,用户也提到全局规划用A的各种变种。

另外,有一个网页参考提到全局规划使用A算法,而局部使用Lattice或EM Planner。还有在《Apollo规划模块详解(一)》中,Routing模块负责全局路径,可能使用A 。综合来看,大部分参考内容都指出阿波罗的全局路径规划采用的是A算法,可能还有其改进版本。需要确认是否有其他算法,但根据现有资料,A是主要答案。

在阿波罗(Apollo)自动驾驶框架中,全局路径规划主要采用 A*算法 及其改进版本。以下是具体说明:

  1. A*算法的核心作用

    • A*算法是一种启发式搜索算法,通过综合考虑路径的实际代价 (从起点到当前节点的距离)和估计代价(当前节点到终点的启发式距离,如欧氏距离),快速找到全局最优路径。

    • 在阿波罗中,A*算法用于根据高精度地图(HD Map)和导航信息生成从起点到终点的宏观全局路径,主要关注道路网络的拓扑结构,不涉及动态障碍物和实时交通规则。

  2. 其他相关算法与优化

    • Hybrid A*:虽然主要用于泊车等低速场景的局部路径规划,但其改进思想(如考虑车辆运动学约束)可能影响全局规划的变种设计。

    • Dijkstra算法:作为A*的基础,可能在特定场景下作为备选方案。

    • 基于车道序列的优化:在全局路径生成后,阿波罗会结合车道序列和交通规则对路径进行平滑处理,确保符合车辆运动学特性。

  3. 实际应用中的输入与输出

    • 输入:包括高精度地图、实时导航请求(Routing)、车辆定位信息等。

    • 输出:一条粗粒度的参考线(Reference Line),供后续局部规划模块进一步优化。

  4. 与其他模块的协同

    • 全局路径规划由 Routing模块 实现,其结果为局部规划模块(如Lattice Planner或EM Planner)提供基础路径,后者再根据动态障碍物、交通灯等信息进行细粒度调整。

总结来说,阿波罗的全局路径规划以A*算法为核心,结合地图数据和启发函数实现高效路径搜索,并通过后续优化确保路径的可行性和合理性。

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