三、决策模块
在本节中,我们将对文献中所报道的自动驾驶汽车决策系统的相关技术进行研究,包括路线规划、行为选择、运动规划和控制子系统。
1、Route Planning
路线规划子系统负责计算从自驾车的初始位置到用户操作员定义的最终位置之间通过道路网络的路线。如果用一个加权有向图来表示道路网,其边权表示通过一个路段的代价,那么计算一条路线的问题就可以归结为在加权有向图中寻找最短路径的问题。然而,对于大型道路网络,经典的最短路径算法,如Dijkstra和A*的复杂度是不切实际的。在过去的十年中,道路网络中的路线规划算法的性能有了显著的进步。新开发的算法可以在毫秒或更短的时间内计算出行驶方向。道路网中的路径规划方法在查询时间、预处理时间、空间利用率和对输入变化的鲁棒性等方面提供了不同的权衡。它们主要可分为四类:goal-directed, separator-based, hierarchical, bounded-hop, and combinations。
1、Goal-Directed Techniques
目标导向技术通过避免扫描不在目标顶点方向上的顶点来引导从源顶点到目标顶点的搜索。A*是一种经典的目标导向最短路径算法。与Dijkstra算法相比,该算法在每个顶点上使用一个较低的距离函数,从而使更接近目标的顶点更早地被扫描,从而获得更好的性能。ALT(A*、地标和三角形不等式)算法通过选取一小组顶点作为地标来增强A*。在预处理阶段,计算所有地标和所有顶点之间的距离。在查询阶段,利用包含地标的三角形不等式估计任意顶点的有效下界距离。查询性能和正确性取决于是否明智地选择顶点作为标记。另一个目标定向算法是Arc Flags。在预处理阶段,图被划分成具有少量边界顶点和平衡(即类似)顶点的单元。通过从每个边界顶点向后生长最短路径树,为树的所有弧(或边)设置第i个标志,计算单元i的弧标志。在查询阶段,该算法将修剪没有为包含目标顶点的单元格设置标志的边。arc flags方法具有较高的预处理时间,但在目标定向技术中查询时间最快。
2、Separator-Based Techniques