自动驾驶车辆动作规划的双层次策略：轨迹与速度的协同优化

在自动驾驶技术的快速发展中，无人车动作规划作为连接高级决策与底层控制的关键环节，承担着将宏观指令转化为精确轨迹控制的重要职责。本文旨在深入探讨一种创新性的动作规划策略，通过将复杂的时空路径优化问题分解为轨迹规划与速度规划两个独立但相互关联的子问题，以期在保证实时性与可行性的前提下，实现更高效、灵活的路径规划。这种方法论不仅简化了模型构建与优化过程，还为复杂城市道路环境下的自动驾驶提供了更为稳健的解决方案。

动作规划的挑战与现状

无人车动作规划面临着诸多挑战，包括但不限于动态环境中的障碍物避让、道路规则遵守、以及车辆动力学限制。传统的机器人动作规划通常涉及三维空间中的自由度管理，而无人车规划则主要聚焦于二维平面上的路径规划，尽管维度看似减少，但实际操作中还需考虑时间维度与车辆动力学约束，增加了问题的复杂性。DARPA无人车挑战赛以来，动作规划逐渐发展为一个独立模块，致力于解决城市复杂路况下的路径规划，但如何在确保安全的同时提高效率，仍是该领域亟待解决的核心问题。

轨迹规划：二维平面上的时空曲线优化

轨迹规划是将行为决策输出的宏观指令转化为具体的行驶路径。在此过程中，优化目标函数（Cost函数）的设计至关重要，它需反映行为决策的约束，如停车线前的制动距离、避障需求等。同时，轨迹规划需遵循道路几何特征，确保生成的轨迹可沿道路行驶，这通常通过将道路信息融入Cost函数或设立轨迹边界条件来实现。由于车辆动力学特性，轨迹应具有平滑性，避免急剧的加速度或方向变化，这要求轨迹优化算法充分考虑曲率、加速度等运动变量的连续性和可执行性。

速度规划：在预设轨迹上寻找最优速度配置

速度规划则是基于已有的轨迹方案，探索在满足车辆动力学限制及安全标准的前提下，如何以最优化的速度行驶。此阶段考虑的因素包括但不限于加速度限制、道路限速、节能需求及乘客舒适度。速度规划的引入，使车辆能够在保证行驶安全的同时，灵活调整速度以适应不断变化的行驶条件，如前方障碍物的突然出现或道路坡度变化。

双层次优化策略的优势与实践

将动作规划分为轨迹规划与速度规划两部分，其优势显著：

问题简化：分而治之的策略使得每个子问题的数学模型更为清晰，便于采用高效算法求解。

灵活性增强：速度规划可以根据实时交通状况动态调整，提高了规划方案的适应性和鲁棒性。

易于实现与调试：相较于联合优化时空轨迹，单独处理轨迹与速度规划减少了参数间的耦合，降低了系统设计的复杂度。

在实践中，这一策略要求高度集成的地图信息、实时感知数据与强大的计算能力支持。轨迹规划阶段需利用高精度地图与行为决策结果，通过算法如模型预测控制(MPC)、快速搜索随机树(RRT)等生成安全、高效的轨迹候选。速度规划则可能采用模型预测速度规划(MPSP)、自适应巡航控制(ACC)等技术，根据预设轨迹及环境动态调整行驶速度。

结论与展望

通过将动作规划拆分为轨迹规划与速度规划的双层次策略，无人车可以在保持决策逻辑清晰性的同时，有效应对复杂道路环境的挑战。尽管这种分步优化方法可能不会始终达到全局最优，但在实际应用中，其增强的实时性、灵活性和实施便利性，使其成为当前自动驾驶技术发展中极具吸引力的解决方案。未来的研究可进一步探索如何更好地融合这两个层次的规划，利用机器学习技术提升规划智能，以及如何在不确定环境下实现更高效、安全的自主导航策略。