百度ApolloPlanning模块理解，以自动泊车为例_@_@学到头晕

未知 02-07 7671

版本：apollo5.0以上

1、模块理解

首先需要理解Planning模块是基于Scenario、Stage、Task这样的层次来进行的，即：场景->步骤->具体的决策方法。Apollo可以应对自动驾驶所面临的不同道路场景，都是通过Scenario统一注册与管理。Scenario通过一个有限状态机来判断选择当前行车场景，每个Scenario下又有多个Stage，指当前场景下需要执行的粗略步骤，例如泊车分为两个Stage：泊车前的制动停车、车辆停止之后开始泊车。Task会列出该Stage的具体方法。

2、代码示例

现在看代码，首先是场景的判断 apollo-master\modules\planning\scenarios\scenario_manager.cc 首先调用ValetParkingScenario::IsTransferable函数对场景进行条件判断，如果条件满足才会调用VALET_PARKING 的Scenario泊车场景。

ScenarioConfig::ScenarioType ScenarioManager::SelectValetParkingScenario( const Frame& frame) { const auto& scenario_config = config_map_[ScenarioConfig::VALET_PARKING].valet_parking_config(); // TODO(All) trigger valet parking by route message definition as of now double parking_spot_range_to_start = scenario_config.parking_spot_range_to_start(); if (scenario::valet_parking::ValetParkingScenario::IsTransferable( frame, parking_spot_range_to_start)) { return ScenarioConfig::VALET_PARKING; } return default_scenario_type_; }

ValetParkingScenario::IsTransferable函数位于 apollo-master\modules\planning\scenarios\park\valet_parking\valet_parking_scenario.cc 这里面通过高精地图的路由信息判断是否有停车场、停车位ID。

bool ValetParkingScenario::IsTransferable(const Frame& frame, const double parking_start_range) { // TODO(all) Implement available parking spot detection by preception results std::string target_parking_spot_id; if (frame.local_view().routing->routing_request().has_parking_info() && frame.local_view() .routing->routing_request() .parking_info() .has_parking_space_id()) { target_parking_spot_id = frame.local_view() .routing->routing_request() .parking_info() .parking_space_id(); } else { ADEBUG << "No parking space id from routing"; return false; } if (target_parking_spot_id.empty()) { return false; } const auto& nearby_path = frame.reference_line_info().front().reference_line().map_path(); PathOverlap parking_space_overlap; const auto& vehicle_state = frame.vehicle_state(); if (!SearchTargetParkingSpotOnPath(nearby_path, target_parking_spot_id, &parking_space_overlap)) { ADEBUG << "No such parking spot found after searching all path forward " "possible" << target_parking_spot_id; return false; } if (!CheckDistanceToParkingSpot(frame, vehicle_state, nearby_path, parking_start_range, parking_space_overlap)) { ADEBUG << "target parking spot found, but too far, distance larger than " "pre-defined distance" << target_parking_spot_id; return false; } return true; }

当以上条件通过，程序会进入VALET_PARKING 的Scenario泊车场景，在该场景下包含两个Stage：VALET_PARKING_APPROACHING_PARKING_SPOT和VALET_PARKING_PARKING，可在下面路径文件中查看。 apollo-master\modules\planning\conf\scenario\valet_parking_config.pb.txt 为了方便讲解，我给代码加上序号： 1-2 是场景下的两个stage，即前文所述泊车前的制动停车、车辆停止之后开始泊车。 4-19为第一个stage：VALET_PARKING_APPROACHING_PARKING_SPOT调用的task，可以看到第一个task为车辆预停操作，该task会在车辆到达停车位前生成一个空气墙，让车辆停止。这里篇幅有限不列出第二个stage。 20-25为第一个task的相关参数，task我目前没有深入研究，希望大家指点一下。

1 stage_type: VALET_PARKING_APPROACHING_PARKING_SPOT 2 stage_type: VALET_PARKING_PARKING 3 4 stage_config: { 5 stage_type: VALET_PARKING_APPROACHING_PARKING_SPOT 6 enabled: true 7 task_type: OPEN_SPACE_PRE_STOP_DECIDER 8 task_type: PATH_LANE_BORROW_DECIDER 9 task_type: PATH_BOUNDS_DECIDER 10 task_type: PIECEWISE_JERK_PATH_OPTIMIZER 11 task_type: PATH_ASSESSMENT_DECIDER 12 task_type: PATH_DECIDER 13 task_type: RULE_BASED_STOP_DECIDER 14 task_type: ST_BOUNDS_DECIDER 15 task_type: SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER 16 task_type: SPEED_HEURISTIC_OPTIMIZER 17 task_type: SPEED_DECIDER 18 task_type: SPEED_BOUNDS_FINAL_DECIDER 19 task_type: PIECEWISE_JERK_SPEED_OPTIMIZER 20 task_config: { 21 task_type: OPEN_SPACE_PRE_STOP_DECIDER 22 open_space_pre_stop_decider_config { 23 stop_type: PARKING 24 } 25 } 26 }

在该路径下也包含了很多其他场景的配置文件，具体可以自行去查看。

Planning的结构与调用： https://zhuanlan.zhihu.com/p/100488133 规划算法Hybrid A*： https://blog.csdn.net/linxigjs/article/details/103419697 场景选择： https://mp.weixin.qq.com/s/yv-tbk45HkcGDkoSfMridg 相关Issues： https://github.com/ApolloAuto/apollo/issues/13215 https://github.com/ApolloAuto/apollo/issues/13105 https://github.com/ApolloAuto/apollo/issues/13571 https://github.com/ApolloAuto/apollo/issues/13950 以上。