自動駕駛的決策規(guī)劃模塊決定了車輛的具體運動行為,是體現(xiàn)車輛行駛智慧水平的關鍵環(huán)節(jié)。書中以控制問題的求解為主線,從自動駕駛的意義、現(xiàn)狀和車端模塊開始講解,詳細介紹了泊車軌跡規(guī)劃任務建模、控制問題的數(shù)值求解、泊車決策規(guī)劃方法、道路巡航行駛場景與Frenet坐標系、道路巡航行駛場景中的行為決策方法、道路巡航行駛場景中的軌跡規(guī)劃方法、多體拖掛車的決策規(guī)劃方法、多車協(xié)同決策規(guī)劃方法、自動駕駛決策規(guī)劃算法實踐、百度Apollo自動駕駛開放平臺入門等內(nèi)容,后提供了一些開放式的思考題,便于讀者檢驗閱讀本書的效果。
中國工程院院士丁榮軍作序并推薦,匯集多位業(yè)內(nèi)大咖實戰(zhàn)經(jīng)驗,詳解不同場景、不同任務、不同車輛類型條件下的決策規(guī)劃方法。無論你是剛剛涉足自動駕駛決策規(guī)劃領域的學生,或是業(yè)內(nèi)資深學者、算法工程師,都有很好的借鑒和參考價值。
前言
近年來,自動駕駛的核心技術不斷取得突破、基礎支撐條件逐步完善、產(chǎn)業(yè)生態(tài)日臻活躍,人類的出行方式正發(fā)生著深刻變革。自動駕駛的決策規(guī)劃模塊直接決定了車輛的具體運動行為,是直接體現(xiàn)車輛行駛智慧水平的關鍵環(huán)節(jié)。
目前市面上自動駕駛的技術資料不少,但聚焦于決策規(guī)劃技術的著作不多?紤]到目前國內(nèi)缺乏成體系介紹自動駕駛決策規(guī)劃方法的文獻,我們在2019年底受鐵道出版社邀請簽署了此書的出版合同。對于初學者而言,一本好書能使讀者迅速了解自動駕駛決策規(guī)劃的總體知識脈絡,掌握宏觀架構與微觀算法的設置動機。在這一問題上,我們認為自動駕駛決策規(guī)劃技術成熟度較高,一些業(yè)界公認的解決方案背后蘊含著深刻的哲理,對這些哲理的剖析甚至比解決方案本身還要重要,而僅僅羅列技術方案會使得讀者不知其所以然,自然也難以活學活用,舉一反三。對于富有經(jīng)驗的從業(yè)工程師而言,一本好書要與讀者的工程實踐經(jīng)驗產(chǎn)生共鳴,使其從全新的理論高度系統(tǒng)性地梳理零碎的工程經(jīng)驗,提升理論功底。對于研究人員而言,一本好書能夠指引富有前瞻性的研究方向,啟迪新的研究機遇。在撰寫本書的過程中,我們始終顧及這三方面因素,致力于為產(chǎn)業(yè)界與學術界貢獻一部成體系的高質(zhì)量專著。
自動駕駛決策規(guī)劃模塊終輸出一條軌跡。車輛作為典型的運動體,其軌跡規(guī)劃任務適合采用控制問題的形式來描述,因此從本質(zhì)上來講,決策規(guī)劃模塊解決的是控制問題的高質(zhì)量、高效率求解問題。在數(shù)值求解控制問題過程中,所涉及的梯度優(yōu)化算法一般不具備全局尋優(yōu)能力,梯度優(yōu)化的初始解決定了終軌跡的全局性,而尋覓高質(zhì)量初始解這一前置環(huán)節(jié)即是所謂的決策。從這一意義上來講,決策規(guī)劃中的決策是手段,而規(guī)劃是目的。本書以控制問題的求解為主線,通過逐一處理求解過程中遭遇的困難,以易于認知的順序敘述具體方法這一理念是本書章節(jié)安排的重要依據(jù)。
筆者自2013年起一直從事自動駕駛決策規(guī)劃方法研究至今。博士學位論文以《復雜約束下自動駕駛車輛運動規(guī)劃的計算控制方法研究》為題,在獲得博士學位后曾在自動駕駛決策規(guī)劃算法工程師崗位全職工作近2年,在2020年底以此書初稿為教材于湖南大學開設研究生課程自動駕駛決策規(guī)劃理論,因此具有研究基礎、實踐經(jīng)驗與教學心得;本書的其他幾名著者均長期從事自主無人系統(tǒng)的決策規(guī)劃與控制方面研究工作,他們將自己豐富的研究經(jīng)驗貢獻了出來:我們自認為有能力寫好這本書。
自動駕駛決策規(guī)劃技術早起源于輪式機器人在室內(nèi)復雜場景中的運動規(guī)劃研究工作。遵循技術發(fā)展的客觀歷程,本書第2~5章聚焦于復雜非結(jié)構化的室內(nèi)停車場場景,介紹自動駕駛車輛的泊車決策規(guī)劃方法。第6~8章聚焦于乘用車在結(jié)構化道路場景中巡航行駛?cè)蝿。與剛體車輛相比,以卡車為典型代表的拖掛車在礦山、港口等半封閉特殊環(huán)境中作業(yè),因此有望更早實現(xiàn)自動駕駛:第9章將乘用車的決策規(guī)劃技術遷移至多體拖掛車,扼要地闡述了拖掛車在復雜非結(jié)構化場景中的決策規(guī)劃方法。第10章聚焦于多輛自動駕駛汽車協(xié)同行駛的情形,在幾類典型場景中給出了解決方案。在第11章中,分享了自動駕駛決策規(guī)劃理論在工程實踐中的經(jīng)驗。第12章提供了百度Apollo開放平臺的安裝方法及在其仿真器中實現(xiàn)決策規(guī)劃算法的操作步驟。后,第13章提供了一些開放式的思考題,便于讀者檢驗閱讀本書的效果。
在撰寫具體內(nèi)容時,我們注重體現(xiàn)各章節(jié)之間的差異性,從而避免贅述、突出重點。在泊車板塊,主要介紹決策規(guī)劃基本架構、計算控制方法與采樣搜索方法的實現(xiàn)步驟等基本內(nèi)容。在道路巡航行駛板塊,側(cè)重于闡述其與泊車場景的差異,即引入Frenet坐標系導致的問題模型與求解方法的變化。在多體車輛板塊,主要圍繞著多體車輛運動學模型的復雜特性展開介紹。多車協(xié)同行駛板塊,主要關注如何降低碰撞躲避約束條件的規(guī)模與復雜程度。實踐板塊闡述了決策規(guī)劃算法在具體代碼實現(xiàn)階段的經(jīng)驗以及自動駕駛開源平臺的基本使用方法。
本書適合有意愿涉足自動駕駛車輛決策規(guī)劃領域的技術人員及本科/研究生,可作為學習自動駕駛決策規(guī)劃知識的本教材。本書同樣適合從業(yè)多年的資深算法工程師閱讀,從而夯實理論功底。
在此感謝李力教授、Tankut Acarman教授、邵之江教授、李曉輝研究員、張亮亮博士、葉顯明博士、陳文成博士、郭宇晴博士、大方博士、Oskar Ljungqvist博士、陳建興工程師、王玉猛工程師等人,他們就本書技術細節(jié)與我們進行了富有啟發(fā)性的討論。岑杭杰、唐仕祺、王佳龍、李磊等學生為書稿的創(chuàng)作提供了素材。尹鵬飛、成昌巍等熱心讀者為本書初稿提出了修改建議。湖南智能駕駛研究院(希迪智駕)、中車株洲電力機車研究所有限公司、勱微機器人科技(深圳)有限公司、Quanser公司以及湖南省交通工程學會智能網(wǎng)聯(lián)專委會為本書的出版提供了支持。本書的出版得到中央高校基本科研業(yè)務費(項目號531118010509)、國家自然科學基金(項目號62103139)、國家自然科學基金重點項目(項目號61833013)以及湖南大學2021年度教材建設項目資助,在此一并致謝。
限于著者的學識與研究水平,加之書稿編寫經(jīng)驗不足,本書難免有疏漏之處,懇請各位同行讀者不吝指正。
李柏
2021年10月
李柏 湖南大學副教授,岳麓學者,湖南省交通工程學會智能網(wǎng)聯(lián)專業(yè)委員會委員。2013年于北京航空航天大學獲學士學位,2018年于浙江大學獲得工學博士學位,攻讀博士學位期間曾在20162017年于美國密歇根大學安娜堡分校土木工程系聯(lián)合培養(yǎng)。20182020年就職于集團X事業(yè)部,2020年起在湖南大學機械與運載工程學院任職長聘副教授。
2017年獲國際自動控制聯(lián)合會(IFAC)頒發(fā)的20142016年度期刊論文獎,目前以作者身份發(fā)表國際期刊/國際會議論文近60篇,出版專著1部,主持國家自然科學基金(青年基金)1項、主持國防科技173計劃項目(重點項目)1項,研究方向為自動駕駛/智能網(wǎng)聯(lián)汽車的決策規(guī)劃方法。張友民加拿大康考迪亞大學機械、工業(yè)與航空工程系及康考迪亞航空設計與創(chuàng)新研究所終身教授。長期從事控制理論與工程應用方面的研究工作,專長于故障檢測與診斷、容錯控制、感知與避障、飛行器導航制導與控制、多智能體/多運動體容錯協(xié)同控制等領域的研究與應用開發(fā)。自1992年起累計發(fā)表500余篇期刊/會議論文,出版7本著作,擔任多個國際期刊的主編、編輯和編委。彭曉燕湖南