2.3.1 定位不確定性

在多數(shù)的Motion Planning中都是認(rèn)為定位是足夠準(zhǔn)確的，但是實(shí)際場(chǎng)景中由于遮擋、多徑干涉等問(wèn)題，定位往往是不準(zhǔn)確的。以論文[6]中的左下圖所示，由于定位誤差導(dǎo)致從HD Map模塊查詢(xún)到的道路邊界產(chǎn)生誤差，從而使規(guī)劃和車(chē)輛行駛軌跡在道路邊界上。

圖片

論文將定位不確定性假設(shè)為高斯分布，并且定位模塊可以計(jì)算出概率分布的期望與方差。論文將車(chē)輛坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到了UTM坐標(biāo)系下，根據(jù)定位的高速分布情況和坐標(biāo)變換公式，就可以計(jì)算出車(chē)輛周?chē)h(huán)境在定位影響下的不確定性，如上右圖所示，其中顏色越深表示不確定性越大，其不確定性計(jì)算公式主要由下式得到。

可以發(fā)現(xiàn)距離ADC越遠(yuǎn)其不確定越高，隨著車(chē)輛的前進(jìn)，其不確定性會(huì)被更新。路徑規(guī)劃方法采用了Lattice（五次多項(xiàng)式曲線(xiàn)）的方法，在cost計(jì)算時(shí)，增加了兩個(gè)項(xiàng)目。一個(gè)是硬約束：規(guī)劃路徑上點(diǎn)的最大不確定性不能大于某一個(gè)閾值；二是在cost function中增加了不確定性的權(quán)重和。

2.3.2 感知不確定性

由于傳感器噪聲、車(chē)輛震動(dòng)、行駛環(huán)境和不完善的算法，感知得到結(jié)果具有不確定性，甚至是錯(cuò)誤的。由于感知的不確定性會(huì)造成Motion Planning結(jié)果的不安全性。一種簡(jiǎn)單的處理方式是加buffer，但是粗暴的處理方式會(huì)減小Motion Planning的可行域，可能造成過(guò)于激進(jìn)或者過(guò)于保守的行駛策略。

論文[7]以裝備了Around View Monitoring(AVM)的泊車(chē)應(yīng)用為例，由于感知誤差會(huì)使路徑規(guī)劃在實(shí)際超車(chē)位置停車(chē)，可能會(huì)發(fā)生碰撞，如下左圖所示。論文將感知的不確定性建模為高斯分布，感知效果距離ADC越遠(yuǎn)不確定性越高，如下右圖所示。

論文中整體架構(gòu)如下左圖所示論文，采用此算法后的效果如下右圖所示。

Parking space sampling：對(duì)距離ADC最近的兩個(gè)角點(diǎn)進(jìn)行采樣，將采樣點(diǎn)看作是正態(tài)分布的，根據(jù)采樣角點(diǎn)和設(shè)定的?？臻g的長(zhǎng)度，計(jì)算ADC后軸中心的停車(chē)點(diǎn)；

Path candidate generation：采用ocp理論對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行路徑規(guī)劃，其中將時(shí)域問(wèn)題轉(zhuǎn)化為Ferent坐標(biāo)系下，并使用SQP求解非線(xiàn)性問(wèn)題；

Optimal Path Selection：使用utility theory進(jìn)行最優(yōu)路徑的選擇。Utility function為：EU(s) = P(s) x Uideal(s) +(1-P(s)) x Ureal(s)，其中P(s) 為路徑對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)的概率，Uideal為路徑到目標(biāo)點(diǎn)(當(dāng)前時(shí)刻感知檢測(cè)到的，并非采樣得到的)的偏差效用函數(shù)值， Ureal為路徑上到ADC當(dāng)前位置的效用函數(shù)值。

2.3.3 預(yù)測(cè)不確定性

預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)L4以上高級(jí)別自動(dòng)駕駛的重要環(huán)節(jié)。然而截至目前，預(yù)測(cè)對(duì)整個(gè)行業(yè)來(lái)說(shuō)仍是一個(gè)非常難的問(wèn)題。因此預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性很差，在不確定性預(yù)測(cè)結(jié)果下做Motion Planning是非常重要的。

論文[8]提出了一個(gè)基于高斯分布的規(guī)劃架構(gòu)，處理預(yù)測(cè)和控制不確定性帶來(lái)的規(guī)劃軌跡不安全的問(wèn)題。

候選軌跡生成：通過(guò)多階段橫縱向采樣生成。可以理解為Aopllo Lattice方法。

預(yù)測(cè)軌跡生成：對(duì)于某一個(gè)車(chē)輛的軌跡進(jìn)行預(yù)測(cè)(進(jìn)行規(guī)劃)時(shí)，認(rèn)為其他車(chē)輛是勻速行駛的，并且其狀態(tài)都是確定的，則通過(guò)對(duì)候選軌跡的cost計(jì)算，得到最優(yōu)的預(yù)測(cè)軌跡。之后通過(guò)卡爾曼濾波計(jì)算預(yù)測(cè)軌跡的概率分布，并假設(shè)其遵從正態(tài)分布。

ADC軌跡生成：此時(shí)需要考慮其他交通參與者的預(yù)測(cè)的不確定性。針對(duì)每一條候選軌跡，通過(guò)LQR算法計(jì)算出控制誤差，然后再通過(guò)卡爾曼濾波計(jì)算出軌跡的概率分布，在軌跡評(píng)價(jià)進(jìn)行cos計(jì)算時(shí)，碰撞檢測(cè)是基于預(yù)測(cè)和ADC規(guī)劃軌跡的概率分布的，即在所有概率分布內(nèi)都不能發(fā)生碰撞。

作者認(rèn)為此方法相當(dāng)于給box加上一個(gè)自適應(yīng)的buffer，而常規(guī)的固定大小的buffer會(huì)導(dǎo)致保守或者激進(jìn)的駕駛行為。

論文[9]論文提出了一種可以嵌入現(xiàn)有Motion Planning框架的fail-safe機(jī)制，分為三部分：

Set-based prediction：根據(jù)制定的交通參與者的駕駛策略和車(chē)輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，將原有的交通參與者單一的預(yù)測(cè)軌跡，改為多預(yù)測(cè)軌跡；

Fail-safe trajectory：根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果，計(jì)算原planning trajectory有碰撞風(fēng)險(xiǎn)的第一個(gè)軌跡點(diǎn)，然后再根據(jù)最優(yōu)化理論生成軌跡；

Online verification：將ADC在第二步生成的軌跡上進(jìn)行投影，判斷其是否和第一步的預(yù)測(cè)車(chē)輛軌跡是否有碰撞。

感覺(jué)此方法是又重新做了一遍Motion Planning，由于論文中沒(méi)有描述fail-safe trajectory是否考慮decision的結(jié)果，可能會(huì)造成safe trajectory不滿(mǎn)足decision結(jié)果，并且此論文只是仿真，并沒(méi)有實(shí)際應(yīng)用。

2.3.4 Partially Observable Environments

由于傳感器自身的感知范圍受限和感知結(jié)果的不確定性，在不良光照或者惡劣天氣中會(huì)進(jìn)一步放大。而在城市工況中，建筑物的遮擋會(huì)造成不完全感知，如下圖所示。此外，大型車(chē)輛也會(huì)造成感知遮擋問(wèn)題，而多數(shù)的Motion Planning都是以完全感知進(jìn)行處理的，規(guī)劃結(jié)果具有很大的不安全性。

論文[10]提出了一種處理不完全感知的安全的Motion Planning，使規(guī)劃軌跡在最危險(xiǎn)情況下可以在車(chē)輛最大制動(dòng)能力下安全停車(chē)而不發(fā)生碰撞。分為兩種情況：一是在直道上行駛考慮感知的不確定性和感知距離范圍，二是在城市十字路口考慮不完全感知情況。并且容易嵌入其他的Motion Planning架構(gòu)中，作者在其之前提出基于最優(yōu)化方法的軌跡規(guī)劃中進(jìn)行了仿真驗(yàn)證(綜述中的圖(b))。

作者為其理論設(shè)計(jì)了幾個(gè)假設(shè)：

定位的縱向位置和速度信息遵從高斯分布；

感知的有效范圍是已知的，并且感知的結(jié)果遵從高斯分布；

地圖信息中包含建筑物位置，且為凸多邊形；

使用Intelligent Driver Model(IDM)進(jìn)行車(chē)輛加速度預(yù)測(cè)。

由于論文分直道和十字路口兩種情況處理，因此需要進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別，論文采用了基于規(guī)則的方式進(jìn)行場(chǎng)景識(shí)別。

上左圖：紅色虛線(xiàn)是感知觀(guān)測(cè)到的環(huán)境的時(shí)間，黑色虛線(xiàn)是進(jìn)行Motion Planning的時(shí)間，可見(jiàn)Motion Planning使用的感知信息是tp時(shí)刻前的。此外由于Motion Planning要保證連續(xù)性，在Motion Planning計(jì)算周期tpin時(shí)間內(nèi)的規(guī)劃軌跡要保證一致。更重要的是由于執(zhí)行器的延遲，在tsafe時(shí)間內(nèi)要保證軌跡的安全性。論文中tsafe= 2tpin；

上中圖：在直道行駛分為感知范圍內(nèi)沒(méi)有車(chē)輛或者感知范圍內(nèi)有車(chē)輛兩種情況：一是感知范圍內(nèi)沒(méi)有車(chē)輛，假設(shè)駕駛感知范圍外有一個(gè)靜止車(chē)輛，將其設(shè)為虛擬靜止障礙物，通過(guò)其高斯分布特性可以計(jì)算得到tsafe時(shí)刻內(nèi)，滿(mǎn)足以最大制動(dòng)能力剎車(chē)的縱向位移和速度約束；二是感知范圍內(nèi)有車(chē)輛，考慮感知不確定性情況下的最危險(xiǎn)情況，即前車(chē)以最大制動(dòng)能力剎車(chē)，通過(guò)其高斯分布特性可以計(jì)算得到tsafe時(shí)刻內(nèi)，滿(mǎn)足以最大制動(dòng)能力剎車(chē)的縱向位移和速度約束；

上右圖：在十字路口行駛，根據(jù)IDM模型計(jì)算ADC是需要讓行還是有路權(quán)需要明確表明表明自己優(yōu)先通過(guò)的意圖。最后轉(zhuǎn)換為直道行駛的兩種類(lèi)型的約束。

Single Agent認(rèn)為是單智能體問(wèn)題，即ADC會(huì)對(duì)周?chē)h(huán)境做出決策，而不考慮ADC行為決策對(duì)其他交通參與者的影響，顯然這種假設(shè)是不對(duì)的，但是卻簡(jiǎn)化了Motion Planning問(wèn)題。

行為決策是影響自動(dòng)駕駛發(fā)展的另一個(gè)重要方面，隨著自動(dòng)駕駛的等級(jí)越高，行為決策的重要性越高。行為決策的難點(diǎn)是如何體現(xiàn)自動(dòng)駕駛車(chē)輛的智能性，如何使自動(dòng)駕駛車(chē)輛可以像人類(lèi)駕駛員一樣處理高維度、多約束的復(fù)雜場(chǎng)景，甚至要比人類(lèi)駕駛員的表現(xiàn)更好。

目前多數(shù)方法是基于規(guī)則的方法，其能力有限。以基于規(guī)則方法的行為決策來(lái)說(shuō)，在下匝道工況，一般會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)距離匝道口的距離閾值。當(dāng)ADC到匝道口的距離在閾值內(nèi)時(shí)，就開(kāi)始向最右側(cè)車(chē)道變道。

假設(shè)這個(gè)閾值是2km，如果ADC在匝道口2.1m處位于中間車(chē)道行駛，此時(shí)前方剛好有輛車(chē)且速度較低，基于規(guī)則的行為決策一般會(huì)選擇向左側(cè)車(chē)道變道(左側(cè)車(chē)道限速高，超車(chē)遵從左側(cè)超車(chē)，從小鵬NGP等可以看出也是左側(cè)車(chē)道優(yōu)先)。但是變道后距離匝道口的距離閾值小于2km，此時(shí)需要向最右側(cè)車(chē)道變道，需要連續(xù)進(jìn)行二次變道，會(huì)顯得不夠智能。

再比如在匝道前500m最右側(cè)車(chē)道行駛，前方由于施工或者事故不能行駛，此時(shí)只能由駕駛員接管。由此可見(jiàn)，由于現(xiàn)實(shí)工況的復(fù)雜性，基于規(guī)則的行為決策方式很難做到良好的駕乘體驗(yàn)。

港科大關(guān)于OPMDP[11]的行為決策工作，相比于基于規(guī)則的方法，性能有了一定提升，其對(duì)ADC和其他交通參與者的行為進(jìn)行了剪枝，降低了OPMDP的耗時(shí)。但是其考慮了其他交通參與者會(huì)對(duì)ADC的行為進(jìn)行規(guī)避等，可以看出是一個(gè)Multiple Agent問(wèn)題來(lái)處理。

2.5 Multiple Agent

上述的Single Agent中認(rèn)為交通參與者不會(huì)對(duì)ADC的行為做出相應(yīng)的決策.但實(shí)際中，當(dāng)ADC做出決策后，其行為會(huì)影響到其他交通參與者的行為，而使原有的預(yù)測(cè)結(jié)果的可信性降低，尤其是有些簡(jiǎn)單基于規(guī)則的prediction不依賴(lài)于Motion Planning結(jié)果，或者使用上一幀Motion Planning的結(jié)果(Apollo)。

例如在下圖左圖中，當(dāng)ADC L沿著trajectory1行駛時(shí)，A2可能會(huì)減速避讓。當(dāng)ADC L沿著trajectory2行駛時(shí)，A2可能會(huì)加速通過(guò)路口。但是當(dāng)ADC L沿著trajectory2行駛時(shí)，預(yù)測(cè)A2可能會(huì)加速通過(guò)路口，但是A2可能會(huì)理解錯(cuò)ADC L的意圖進(jìn)行減速，會(huì)造成兩輛車(chē)鎖死。因此ADC怎么理解其他交通參與者的意圖和怎么讓其他交通車(chē)?yán)斫釧DC的意圖至關(guān)重要[12]。

在Motion Planning中還面臨一些工程化問(wèn)題，主要包括如下幾個(gè)方面。

實(shí)時(shí)性：在第一個(gè)問(wèn)題中提到的了最優(yōu)性問(wèn)題，如果要解決，由于在三維空間搜索計(jì)算的復(fù)雜性，其實(shí)時(shí)性很能保證，這也是限制時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃應(yīng)用的一個(gè)原因。此外最優(yōu)化算法中的大規(guī)模約束和非線(xiàn)性也面臨實(shí)時(shí)性的挑戰(zhàn)。

完備性：插值、Lattice等算法是概率完備的，尤其在復(fù)雜多障礙物環(huán)境中，有限的采樣很難獲得無(wú)碰撞的軌跡。而最優(yōu)化方法由于數(shù)值求解，也不能達(dá)到完備性，常用的osqp求解器甚至?xí)o出一個(gè)錯(cuò)誤的解。

難量化性：Motion Planning中的評(píng)價(jià)指標(biāo)多是主觀(guān)性的，比如舒適性和通過(guò)性等，很難量化評(píng)價(jià)。不同工程師調(diào)參得到體感不同，又與乘客的主觀(guān)感受不同。因此提出了機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)學(xué)習(xí)Motion Planning中的參數(shù)或者變道策略。

針對(duì)上述問(wèn)題與挑戰(zhàn)，行業(yè)內(nèi)公司也在積極探索并提出了一些解決方案，下面列舉一二。

輕舟智航采用了時(shí)空聯(lián)合規(guī)劃解決最優(yōu)性問(wèn)題，提高規(guī)劃性能，并且自研了非線(xiàn)性規(guī)劃器高效求解[2]。

圖森未來(lái)新一代框架中，感知模塊在提供障礙物位置、速度等信息時(shí)，同時(shí)提供不確定性或者概率信息，以保證決策規(guī)劃可以提前做出安全舒適的決策[13]。

特斯拉將planner用于交通參與者的其他車(chē)輛。但與其他車(chē)輛交互時(shí)，不能只為ADC規(guī)劃，而是要為所有交通參與者共同規(guī)劃，針對(duì)整體場(chǎng)景的交通流進(jìn)行優(yōu)化。為了做到這一點(diǎn)，會(huì)為場(chǎng)景中的每個(gè)參與對(duì)象都運(yùn)行autopilot規(guī)劃器。除此之外，針對(duì)停車(chē)場(chǎng)景，采用A搜索算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合策略，大大減少了A算法的節(jié)點(diǎn)探索[15]。

小鵬和特斯拉針對(duì)車(chē)道線(xiàn)缺失，道路拓?fù)渥兓瘑?wèn)題做了優(yōu)化[14]。

Waymo提出了ChauffeurNet用于提升決策性能[16]，Apollo借鑒ChauffeurNet提出了自己的強(qiáng)化學(xué)習(xí)架構(gòu)[17]。

關(guān)鍵詞：