Abstract-I detta manuskript introducerar vi ett realtid rörelseplaneringssystem baserat på Baidu Apollo (öppen källa) autonoma körplattform. Det utvecklade systemet syftar till att ta itu med problemet med industriell nivå-4 rörelseplanering samtidigt som man tar hänsyn till säkerhet, komfort och skalbarhet. Systemet omfattar flerlans- och enfilig autonom körning på ett hierarkiskt sätt: (1) Det översta lagret i systemet är en multilansstrategi som hanterar körfältsbytesscenarier genom att jämföra körfältsbanor som beräknas parallellt. (2) Inuti körfältsgeneratorn löser den iterativt väg- och hastighetsoptimering baserat på en Frenet-ram. (3) För ban- och hastighetsoptimering föreslås en kombination av dynamisk programmering och splinebaserad kvadratisk programmering för att konstruera ett skalbart och lättjusterat ramverk för att hantera trafikregler, hinderbeslut och smidighet samtidigt. Planeraren är skalbar till både motorväg och lägre hastighet stadskörning scenarier. Vi demonstrerar även algoritmen genom scenarioillustrationer och testresultat på väg. Det system som beskrivs i detta manuskript har använts till dussintals autonoma Baidu Apollo-fordon sedan Apollo v1.5 tillkännagavs i september 2017. Från och med den 16 maj 2018 har systemet testats under 3 380 timmar och cirka 68 000 km (42 253 miles) av autonom körning i slutet kretslopp under olika urbana scenarier. Den algoritm som beskrivs i detta manuskript finns på https://github.com/ ApolloAuto/apollo/tree/master/modules/planering.
I REF föreslås en kombination av dynamisk programmering och splinebaserad kvadratisk programmering för att skapa ett skalbart och lättjusterat ramverk för att hantera trafikregler, hinderbeslut och smidighet samtidigt.
Baidu Apollo EM Motion Planner
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}