http://softdown.elecfans.net/p/2017/09/無人駕駛的決策規(guī)劃控制技術2017

　　無人車作為一個復雜軟硬件結合系統(tǒng)，其安全可靠運行需要車載硬件、傳感器集成、感知預測，以及控制規(guī)劃等多個模塊的協(xié)同配合工作。作者認為最關鍵的部分是感知預測和決策控制規(guī)劃的緊密配合。狹義上的決策規(guī)劃控制部分，包含了無人車行為決策（Behavior Decision）、動作規(guī)劃（Motion Planning）， 以及反饋控制（Feedback Control）這三個模塊。而從更寬泛的概念來說，無人車的決策規(guī)劃控制模塊，緊密依賴于上游的路由尋徑（Routing）以及交通預測（Prediction）的計算結果，所以本文也對路由尋徑和交通預測模塊進行介紹。

　　系統(tǒng)框架和模塊劃分

　　圖1展示了一種無人車軟件系統(tǒng)的典型功能模塊劃分。其中感知（Perception）模塊負責從傳感器數(shù)據中探測計算出周邊環(huán)境的物體及其屬性。這些物體信息經過預測模塊的計算，生成預測軌跡傳遞給決策規(guī)劃控制系統(tǒng)中的行為決策模塊。決策規(guī)劃控制系統(tǒng)的另一個上游模塊是路由尋徑模塊，其作用在簡單意義上可以理解為無人車軟件系統(tǒng)內部的導航，即在宏觀層面上指導無人車軟件系統(tǒng)的控制規(guī)劃模塊按照什么樣的道路行駛從而實現(xiàn)從起始點到目的地點。值得注意的是這里的路由尋徑雖然在一定程度上類似傳統(tǒng)的導航，但其細節(jié)上緊密依賴于專門為無人車導航繪制的高精度地圖，所以和傳統(tǒng)的導航還是有本質的不同。一般來說，路由尋徑會作為單獨的模塊來進行實現(xiàn)，而交通預測部分，則既可以做為感知模塊的業(yè)務延伸，也可以看成是決策規(guī)劃控制模塊的外圍模塊而單獨進行實現(xiàn)。

　　圖1 無人車軟件系統(tǒng)模塊

　　決策規(guī)劃控制（Decision，Planning & Control）系統(tǒng)的任務，就是在對感知到的周邊物體的預測軌跡的基礎上，結合無人車的路由意圖和當前位置，對車輛做出最合理的決策和控制。整個決策規(guī)劃控制軟件系統(tǒng)，可以按照解決問題的不同層面，如圖1所示自上而下劃分為行為決策（Behavioral Decision）、動作規(guī)劃（MotionPlanning），以及反饋控制（Feedback Control）這三個模塊。

　　其中行為決策模塊（Decision），可以直觀理解成無人車的“副駕駛”。行為決策接受路由尋徑的結果，同時也接收感知預測和地圖信息。綜合這些輸入信息，行為決策模塊在宏觀上決定了無人車如何行使。宏觀層面的決策包括在道路上的正常跟車，在遇到交通燈和行人時的等待避讓，以及在路口和其他車輛的交互通過等。例如，在路由尋徑要求無人車保持當前車道（Lane）行駛，感知發(fā)現(xiàn)前方有一輛正常行駛的車輛，行為決策的決定便很可能是跟車行為。 動作規(guī)劃模塊，在圖1的劃分中，解決的是具體的無人車動作（Motion）的規(guī)劃問題。其功能可以理解為，在一個較小的時空區(qū)域內，具體解決無人車從A點到B點如何行駛的問題。動作規(guī)劃模塊在這里解決的問題，相對行為決策，又更加具體了一步。動作規(guī)劃需要具體把一個短暫時間t內從A到B的中間路徑點做出規(guī)劃，包括選擇途經哪些具體的路徑點，以及到達每個路徑點時，無人車的速度，朝向，加速度等。不僅如此，動作規(guī)劃還需要保證兩點：一是在后續(xù)時間內，生成從A到B的時空路徑需要保持一定的一致性；二是，這些生成的A到B之間的路徑點，包括到達每個點的速度朝向加速度等，都在下游的反饋控制的實際可操作的物理范圍之內。決策規(guī)劃控制系統(tǒng)最下層的模塊是反饋控制模塊。這是一個直接和無人車底層控制接口CAN-BUS對接的模塊。其核心任務是消化上層動作規(guī)劃模塊的輸出軌跡點，通過一系列結合車身屬性和外界物理因素的動力學計算，轉換成對車輛Drive-By-Wire控制的油門，剎車，以及方向盤信號，從而盡可能地控制車去實際執(zhí)行這些軌跡點。反饋控制模塊主要涉及對車輛自身控制，以及和外界物理環(huán)境交互的建模。

　　上述模塊的劃分方法，非常有效地將無人車決策控制規(guī)劃這樣一個復雜問題，按照計算邏輯從抽象到具體的做出了非常合理的切分。這樣的劃分使得每個模塊可以各司其職專注解決本層次的問題，從而提升了整個復雜軟件系統(tǒng)的開發(fā)效率。

　　.docx