Apollo问答 | 关于Lattice Planner规划算法的若干问答
上周，我们在Apollo开发者交流群内做了关于Lattice Planner的分享。这里，我们将社群分享里开发者提出的问题进行了归纳整理，现场没有得到回答的问题，大家可以从本期问答内寻找答案。
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QLattice Planner将规划统一成代价函数，寻找代价最小的。在规划的上层是否还需要决策层？
A在规划上层的决策仅仅包含了来自交规的停车指令（比如红绿灯），其余的策略均有下层采样+cost来完成。
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QLattice Planner适用于哪些场景？
ALattice Planner现在已经在低速园区和高速公路的场景中由产品落地。对于普通城市道路，对于相对复杂的交规处理还有待完善。
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Q这个算法适合多弯道复杂的场景下吗？复杂的停车场等？
A该算法可以处理多弯道的场景。对于停车场暂不使用，因为这个算法首先需要参考线，而复杂的停车场很难做出一条参考线。
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QCost里面已经考虑了碰撞，为什么还要做碰撞检测
ACost里面的碰撞仅仅是把有碰撞风险的轨迹的cost值设置的比较高，为了把这样的轨迹优先级排到比较后，从而使得我们能够优先考察其他更安全的轨迹，但它并没有起到删选轨迹的作用，是一个比较soft的限制。而后面的碰撞检测是出于安全的考虑，把这条轨迹筛除，这是一个hard的限制。
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QLattice Planner和EM Planner的区别是？或者说分别应用在什么场景下？
ALattice Planner主要基于采样+选择，而EM Planner的思路是逐层优化迭代。从规划层面来说，两者均可用于各种场景。从决策层来看，Lattice的决策相对简单，适用于相对简单的场景，如低速园区，高速公路。EM算法对交规的决策做的相对更完善，可以处理相对复杂的普通城市道路。
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Q高横向轨迹和纵向轨迹俩俩组合咋样理解?是横向的一条轨迹和纵向的所有轨迹组合吗？
A两两组合指的是每一条横向轨迹和每一条纵向轨迹的组合。
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Q计算量是不是有点大？普通CPU可以吗？
A以目前的经验来看，普通CPU是可以处理的。当然，这个算法可以随着计算机性能的提升，采样更多的轨迹，使得我们对解空间的涵盖更加完备。
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Q关于轨迹的生成，Lattice使用的是多项式拟合，一般使用三项还是五项？另外，老师说是在st图上下阴影处取样，那是取多少个点？那个末状态是指超车结束的状态点吗？
A对于横向轨迹的多项式拟合，因为有有初始状态的零阶导，一阶导，二阶导，和末状态的零阶导，一阶导，二阶导，一共六个变量，所以拟合五次多项式。对于纵向轨迹，在停车和跟车状态，也都是五次多项式，但对于巡航状态，由于我们不需要确定末状态的S值，所以只有五个变量，那么用四次多项式就可以了。在ST图上下取样，点的数目可以由开发者自行决定，这个没有限制。末状态指的就是超车结束的状态点。
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Q只有起始状态和末状态怎么进行横向和纵向的拟合？
A构建多项式，使得多项式在起始时刻和末时刻的各阶导数和起始状态末状态吻合。
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QLattice Planner是路径规划的算法，但也涵盖了部分行为规划的处理内容？
A是的。横向轨迹主要针对路径，纵向轨迹主要针对速度、加速度等行为。
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Q多项式拟合，是什么多项式？拟合后如何保证满足无人车的运动学和动力学要求？
A多项式指的就是普通的多项式，拟合时已经通过高阶导数考虑了动力学要求。
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QApollo的代码中出现了S-L坐标系和frenet坐标系的名称，这两个是否是指同一个坐标系？
A这两个指的是同一个坐标系。
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Q高精度地图的输出格式是怎样的？包括用于导航的矢量图、用于定位的点云图以及全局的路径。对于高精度地图这一块希望能够有详细的介绍。
A可以参考 https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/modules/map/data/README.md 如 README 所示，xml, bin, txt, lb1 都是不同的文件格式，适配不同的读取器，内容是一致的。
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Q多项式拟合具体方法是什么？如何避免拟合的曲线超出路面范围？
A拟合的具体方法是求解多项式系数的线性方程组。开发者可以通过添加在路检测的检查validity check来避免曲线超出路面范围。
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Q换道场景，是要提前获取目标车道和当前行驶车道的参考线吗？
A是的，这个信息在Apollo里都是有的。
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QFrenet坐标系下面是一个车道一个中心线？还是一条线一个中心线？这两的s值的0点是从什么地方开始算的？
A一个车道一个中心线。S值的0点是从参考线的起点开始。参考线的起点会随着主车的位置做实时动态调整，通常是在主车车身后30米左右的位置。
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Q在障碍车辆较多的环境下可能需要频繁的规划路径，由于cost值有多个评价组成，有可能多次出现最佳轨迹的横向方向完全相反的情况，可能造成车辆左右微微摆动，如何解决这种情况？
A在这种情况下，建议额外补充一个和上一个计算周期相似性的cost。
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Q对于单向双车道场景，规划的时候是只规划行驶车道还是规划双车道?
A如果有换道需求的话，会同时规划两条车道。
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Q初始状态本车的theta是车头朝向还是指车速朝向， 初始状态曲率怎么计算，用方向盘角度推？
A初始状态的theta是车头方向。曲率是基于IMU的信息计算出来的。
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Q在运行Apollo demo时 ，在只有软件模拟没有硬件的情况，能不能测试和调试规划算法，能的话怎么做？
AApollo有一个开放的仿真平台，azure.apollo.auto，开发者可以在仿真平台中调试规划算法。
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Q多项式具体形式如何？拟合拟合后如何保证满足无人车的运动学和动力学要求？
A多项式就是普通的幂次多项式。拟合出来以后，可以通过限制检测来筛选出符合无人车动力学模型的轨迹。
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QLattice算法的输入也是referenceLine吧，这个是通过routing模块给出的route segment生成的，和EM Planner一样，理解正确么？
A正确。
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Q有碰撞风险的轨迹为什么不在cost环节或者之前直接删掉？
ACost环节仅仅是一个soft的排序，并不做删除的工作。
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Q如果如果在过弯道的时候，reference line上的end point有噪音，在不停都抖动，如何在这种情况下规划一条稳定的轨迹，谢谢。
A这就需要我们不断优化reference line的平滑算法。
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Q现在Apollo的代码中设计了三个末状态横向偏移量，-0.5，0.0和0.5，以及四个到达这些横向偏移量的纵向位移，分别为10，20，40，80。能解释下为什么这样定意思这些常量？
A这些常量是根据平时路测的经验得到的。开发者可以根据自己的产品和场景来调整这些常量。
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Q只有起始状态和末状态怎么进行横向和纵向的拟合？
A通过求解多项式的系数是的起始点和终止点的各阶导数吻合。
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Q关于轨迹的生成，Lattice使用的是多项式拟合，一般使用三项还是五项？另外，老师说是在st图上下阴影处取样，那是取多少个点？那个末状态是指超车结束的状态点吗？
A一般是5阶多项式，在cruise状态下，用4阶多项式。在st图中的取点个数没有规定，开发者可以根据需要来调试。
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Q 
图中确定了纵向拟合曲线之后，如何确定横向的拟合曲线？
A横向轨迹在第18页ppt中有介绍。
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Q轨迹采样时纵向位移选取10 20 40 80 ，这是经验值吗？是不是需要根据车速进行调整？
A这是经验值。我们也正在改进，使得它能根据车速调整。
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Q规划轨迹中的速度如何设定，是否根据起始点速度、终点速度、以及轨迹距离，计算出一个平稳加速度，然后平稳地加速过去？但是我看PPT中跟车的场景，到达reference speed的过程加速度似乎并非为一个常量。
A轨迹的平稳性可以通过cost来筛选。所以就要求我们在sample的过程中涵盖面尽可能的广泛。
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Q横向运动是由纵向运动诱发的，该如何理解？
A普通的车子的轮胎不会转到水平位置来做单纯的横向运动。