轨迹规划是无人驾驶系统的核心模块之一。轨迹规划模块承接上游感知、预测、决策等模块，规划无人驾驶车一段时间内的具体的驾驶行为，以轨迹的形式输出给下游控制模块执行。轨迹规划算法的优劣直接决定了无人驾驶车的安全性和舒适性，在无人驾驶系统中发挥着至关重要的作用。
在百度 Apollo 无人驾驶开源平台中，轨迹规划分为路径规划和速率规划两个顺序过程。路径规划结合道路边界线、静态障碍物的信息，产生轨迹的几何信息。速率规划在给定的路径下，考虑动态障碍物的预测轨迹、道路限速信息和决策信息，产生安全舒适的速率分配。
在这次分享中，我们将讨论：
- 在 Frenet 坐标系下的轨迹规划的路径和速率分解
- 基于离散分段的路径规划算法
- 基于离散分段的速率规划算法
作者简介：张雅嘉，百度高级架构师，百度 Apollo 平台规划方向技术负责人。有多年机器人运动规划方向的研发经验，曾带领团队参加 DARPA 机器人竞赛。2016 年加入百度，从事无人驾驶平台规划方向的研发工作。
阅读全文: http://gitbook.cn/gitchat/activity/5cf497c1cf8672351cd25539
一场场看太麻烦？成为 GitChat 会员，畅享 1000+ 场 Chat ！点击查看