Apollo路径-速度规划轨迹⽣成⽅法
Apollo是百度开源的⽆⼈驾驶解决⽅案，其中规划中会按照不同的场景⽣成⼀条临时的路径，通过临时路径来障碍物规避，或者临时变道。情况
假设前⾯有⼀个缓慢⾏驶的汽车离我们越来越近。
⽣成位置路点
那么Apollo⾸先会根据当前的情况，⽣成很多个不同的运动路径，这些运动路径都可以躲避开这个社会车辆。
1、这⾥⾸先会将这⾥的道路按照前进⽅向划分为若⼲个⽚段；
2、然后在每个⽚段上进⾏随机撒点；
3、将所有的点随机连接起来，⽣成⼀系列前进路径；
路线评估
然后Apollo会根据评估函数，对⽣成的这么多条路线，进⾏评估和打分，并选取出最合适的那⼀条。
汽车其中具体的评估因素有：
1、安全系数；
2、离道路中⼼的距离；
3、车辆模型限制，例如转向最⼤⾓度等等；
4、曲线的平滑度；
5、速度和曲率的变化关系；
6、与障碍物的距离；
7、车辆⾃⾝的压⼒；
根据ST图进⾏速度规划
获取到最佳的⾏驶路径后，我们根据ST图来进⾏⾏驶路径的速度规划。
ST图，顾名思义就是⾏驶长度和Time的⼀条曲线，反应了SL坐标系下的长度和时间的曲线关系
ST图对障碍物的处理
如果在⾏驶过程中出现了⼀些障碍物，需要停下 或者躲避，那么在ST图上就表现出是⼀个在t1-t2阶段的障碍物⽅块。
根据障碍物⽣成速度-时间曲线
这样就获取了多条在当前路径下的ST曲线，然后我们再根据不同的限制，再次进⾏评估，选取出⼀条
最适宜的ST曲线。
使⽤⼆次规划平滑ST曲线
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