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apollo介绍之planning模块(四)

Planning模块简介

规划(planning)模块的作用是根据感知预测的结果，当前的车辆信息和路况规划出一条车辆能够行驶的轨迹，这个轨迹会交给控制(control)模块，控制模块通过油门，刹车和方向盘使得车辆按照规划的轨迹运行。

规划模块的轨迹是短期轨迹，即车辆短期内行驶的轨迹，长期的轨迹是routing模块规划出的导航轨迹，即起点到目的地的轨迹，规划模块会先生成导航轨迹，然后根据导航轨迹和路况的情况，沿着短期轨迹行驶，直到目的地。这点也很好理解，我们开车之前先打开导航，然后根据导航行驶，如果前面有车就会减速或者变道，超车，避让行人等，这就是短期轨迹，结合上述方式直到行驶到目的地。

Planning输入输出

我们先看下Apollo的数据流向：

可以看到规划(planning)模块的上游是Localization, Prediction, Routing模块，而下游是Control模块。Routing模块先规划出一条导航线路，然后Planning模块根据这条线路做局部优化，如果Planning模块发现短期规划的线路行不通（比如前面修路，或者错过了路口），会触发Routing模块重新规划线路，因此这两个模块的数据流是双向的。

Planning模块的输入在"planning_component.h"中，接口如下:

  bool Proc(const std::shared_ptr<prediction::PredictionObstacles>&
                prediction_obstacles,
            const std::shared_ptr<canbus::Chassis>& chassis,
            const std::shared_ptr<localization::LocalizationEstimate>&
                localization_estimate) override;

输入参数为:

  1. 预测的障碍物信息(prediction_obstacles)
  2. 车辆底盘(chassis)信息(车辆的速度，加速度，航向角等信息)
  3. 车辆当前位置(localization_estimate)

实际上还有高精度地图信息，不在参数中传入，而是在函数中直接读取的。

Planning模块的输出结果在"PlanningComponent::Proc()"中，为规划好的线路，发布到Control模块订阅的Topic中。

输出结果为：规划好的路径。

planning_writer_->Write(std::make_shared<ADCTrajectory>(adc_trajectory_pb));

Planning整个流程

下图是整个Planning模块的执行过程：

  1. 模块的入口是PlanningComponent，在Cyber中注册模块，订阅和发布消息，并且注册对应的Planning类。
  2. Planning的过程之前是定时器触发，即每隔一段固定的时间执行一次，现已经改为事件触发，即只要收集完成对应TOPIC的消息，就会触发执行，这样的好处是提高的实时性。
  3. Planning类主要实现了2个功能，一个是启动ReferenceLineProvider来提供参考线，后面生成的轨迹都是在参考线的基础上做优化，ReferenceLineProvider启动了一个单独的线程，每隔50ms执行一次，和Planning主流程并行执行。Planning类另外的一个功能是执行Planning主流程。
  4. Planning主流程先是选择对应的Planner，我们这里主要分析PublicRoadPlanner，在配置文件中定义了Planner支持的场景(Scenario)，把规划分为具体的几个场景来执行，每个场景又分为几个阶段(Stage)，每个阶段会执行多个任务(Task)，任务执行完成后，对应的场景就完成了。不同场景间的切换是由一个状态机(ScenarioDispatch)来控制的。规划控制器根据ReferenceLineProvider提供的参考线，在不同的场景下做切换，生成一条车辆可以行驶的轨迹，并且不断重复上述过程直到到达目的地。

接下来我们逐步分析整个planning模块的代码结构。

Planning模块入口

模块注册

Planning模块的入口为"planning_component.h"和"http://planning_component.cc"两个文件，实现的功能如下：

// 订阅和发布消息
std::shared_ptr<cyber::Reader<perception::TrafficLightDetection>>
  traffic_light_reader_;
std::shared_ptr<cyber::Reader<routing::RoutingResponse>> routing_reader_;
std::shared_ptr<cyber::Reader<planning::PadMessage>> pad_message_reader_;
std::shared_ptr<cyber::Reader<relative_map::MapMsg>> relative_map_reader_;
std::shared_ptr<cyber::Writer<ADCTrajectory>> planning_writer_;
std::shared_ptr<cyber::Writer<routing::RoutingRequest>> rerouting_writer_;
  
// 在Cyber中注册模块
CYBER_REGISTER_COMPONENT(PlanningComponent)

模块初始化

除了注册模块，订阅和发布消息之外，planning模块实现了2个主要函数"init"和"proc"。

Init中实现了模块的初始化：

  if (FLAGS_open_space_planner_switchable) {
    planning_base_ = std::make_unique<OpenSpacePlanning>();
  } else {
    if (FLAGS_use_navigation_mode) {
      planning_base_ = std::make_unique<NaviPlanning>();
    } else {
      planning_base_ = std::make_unique<OnLanePlanning>();
    }
  }

上面实现了3种Planning的注册，planning模块根据配置选择不同的Planning实现方式，"FLAGS_open_space_planner_switchable"和"FLAGS_use_navigation_mode"在Planning模块的conf目录中。因为上述2个配置默认都为false，Planning默认情况下的实现是"OnLanePlanning"。下面介绍下这3种Planning的区别。

  • OpenSpacePlanning- 主要的应用场景是自主泊车和狭窄路段的掉头。[参考](ApolloAuto/apollo)
  • NaviPlanning
  • OnLanePlanning- 主要的应用场景是开放道路的自动驾驶。

模块之间的关系如下：

可以看到"OpenSpacePlanning","NaviPlanning"和"OnLanePlanning"都继承自同一个基类，并且在PlanningComponent中通过配置选择一个具体的实现进行注册。

Init接下来实现了具体的消息发布和消息订阅，我们只看具体的一个例子：

// 读取routing模块的消息
routing_reader_ = node_->CreateReader<RoutingResponse>(
      FLAGS_routing_response_topic,
      [this](const std::shared_ptr<RoutingResponse>& routing) {
        AINFO << "Received routing data: run routing callback."
              << routing->header().DebugString();
        std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex_);
        routing_.CopyFrom(*routing);
      });
// 读取红绿灯
  traffic_light_reader_ = ...
// 是否使用导航模式
  if (FLAGS_use_navigation_mode) {
    pad_message_reader_ = ...
// 读取相对地图
    relative_map_reader_ = ...
  }
// 发布规划好的线路
  planning_writer_ =
      node_->CreateWriter<ADCTrajectory>(FLAGS_planning_trajectory_topic);
// 发布重新规划请求
  rerouting_writer_ =
      node_->CreateWriter<RoutingRequest>(FLAGS_routing_request_topic);

至此，Planning模块的初始化就完成了。

模块运行

Proc的主要是检查数据，并且执行注册好的Planning，生成路线并且发布。

bool PlanningComponent::Proc(...) {
  // 1. 检查是否需要重新规划线路。
  CheckRerouting();
  // 2. 数据放入local_view_中，并且检查输入数据。
  ...
  
  // 3. 执行注册好的Planning，生成线路。
  planning_base_->RunOnce(local_view_, &adc_trajectory_pb);
  // 4. 发布消息
  planning_writer_->Write(std::make_shared<ADCTrajectory>(adc_trajectory_pb));
}

整个"PlanningComponent"的分析就完成了，可以看到"PlanningComponent"是Planning模块的入口，在Apollo3.5引入了Cyber之后，实现了Planning模块在Cyber中的注册，订阅和发布topic消息。同时实现了3种不同的Planning，根据配置选择其中的一种并且运行。

由于默认的Planning是开放道路的OnLanePlanning，我们接下来主要分析这个Planning。

OnLanePlanning

每次Planning会根据以下2个信息作为输入来执行：

  1. Planning上下文信息
  2. Frame结构体(车辆信息，位置信息等所有规划需要用到的信息，在/planning/common/frame.h中)

uint32_t sequence_num_ = 0;
LocalView local_view_;
const hdmap::HDMap *hdmap_ = nullptr;
common::TrajectoryPoint planning_start_point_;
common::VehicleState vehicle_state_;
std::list<ReferenceLineInfo> reference_line_info_;
bool is_near_destination_ = false;
/**
* the reference line info that the vehicle finally choose to drive on
**/
const ReferenceLineInfo *drive_reference_line_info_ = nullptr;
ThreadSafeIndexedObstacles obstacles_;
std::unordered_map<std::string, const perception::TrafficLight *>
  traffic_lights_;
ChangeLaneDecider change_lane_decider_;
ADCTrajectory current_frame_planned_trajectory_;  // last published trajectory
std::vector<routing::LaneWaypoint> future_route_waypoints_;

初始化

OnLanePlanning的初始化逻辑在Init中，主要实现分配具体的Planner，启动参考线提供器(reference_line_provider_)，代码分析如下：

Status OnLanePlanning::Init(const PlanningConfig& config) {
  ...
  
  // 启动参考线提供器，会另启动一个线程，执行一个定时任务，每隔50ms提供一次参考线。
  reference_line_provider_ = std::make_unique<ReferenceLineProvider>(hdmap_);
  reference_line_provider_->Start();
  // 为Planning分配具体的Planner。
  planner_ = planner_dispatcher_->DispatchPlanner();
  
  ...
}

可以看到"DispatchPlanner"在"OnLanePlanning"实例化的时候就指定了。

class OnLanePlanning : public PlanningBase {
 public:
  OnLanePlanning() {
    planner_dispatcher_ = std::make_unique<OnLanePlannerDispatcher>();
  }

在看"OnLanePlannerDispatcher"具体的实现，也是根据配置选择具体的"Planner"，默认为"PUBLIC_ROAD"规划器:

// 配置文件
standard_planning_config {
  planner_type: PUBLIC_ROAD
  planner_type: OPEN_SPACE
  ...
}
// OnLanePlannerDispatcher具体实现
std::unique_ptr<Planner> OnLanePlannerDispatcher::DispatchPlanner() {
  PlanningConfig planning_config;
  apollo::cyber::common::GetProtoFromFile(FLAGS_planning_config_file,
                                          &planning_config);
  if (FLAGS_open_space_planner_switchable) {
    return planner_factory_.CreateObject(
        // OPEN_SPACE规划器
        planning_config.standard_planning_config().planner_type(1));
  }
  return planner_factory_.CreateObject(
      // PUBLIC_ROAD规划器
      planning_config.standard_planning_config().planner_type(0));
}

事件触发

OnLanePlanning的主要逻辑在"RunOnce()"中，在Apollo 3.5之前是定时器触发，3.5改为事件触发，即收到对应的消息之后，就触发执行，这样做的好处是增加了实时性参考。

void OnLanePlanning::RunOnce(const LocalView& local_view,
                             ADCTrajectory* const ptr_trajectory_pb) {
  
  // 初始化Frame
  status = InitFrame(frame_num, stitching_trajectory.back(), vehicle_state);
  ...
  
  // 判断是否符合交通规则
  for (auto& ref_line_info : *frame_->mutable_reference_line_info()) {
    TrafficDecider traffic_decider;
    traffic_decider.Init(traffic_rule_configs_);
    auto traffic_status = traffic_decider.Execute(frame_.get(), &ref_line_info);
    if (!traffic_status.ok() || !ref_line_info.IsDrivable()) {
      ref_line_info.SetDrivable(false);
      AWARN << "Reference line " << ref_line_info.Lanes().Id()
            << " traffic decider failed";
      continue;
    }
  }
  // 执行计划
  status = Plan(start_timestamp, stitching_trajectory, ptr_trajectory_pb);
  
  ...
}
Status OnLanePlanning::Plan(
    const double current_time_stamp,
    const std::vector<TrajectoryPoint>& stitching_trajectory,
    ADCTrajectory* const ptr_trajectory_pb) {
  
  ...
  
  // 调用具体的(PUBLIC_ROAD)Planner执行
  auto status = planner_->Plan(stitching_trajectory.back(), frame_.get(),
                               ptr_trajectory_pb);
  ...
}

上述就是"OnLanePlanning"的执行过程，先是Planner分发器根据配置，选择具体的planner，然后初始化Frame，(PUBLIC_ROAD)planner根据输入帧执行"Plan"方法。

Planner

我们先看下Planner目录结构，一共实现了5种Planner：

.
├── BUILD
├── navi_planner_dispatcher.cc
├── navi_planner_dispatcher.h
├── navi_planner_dispatcher_test.cc
├── on_lane_planner_dispatcher.cc
├── on_lane_planner_dispatcher.h
├── on_lane_planner_dispatcher_test.cc
├── planner_dispatcher.cc
├── planner_dispatcher.h
├── planner.h
├── lattice           // lattice planner
├── navi              // navi planner
├── open_space        // open space planner
├── public_road       // public road planner
└── rtk               // rtk planner

可以看到Planner目录分别实现了Planner发布器和具体的Planner，关于发布器我们后面会根据流程图来介绍，这里先介绍一下5种不同的Planner。

  • rtk- 根据录制的轨迹来规划行车路线
  • public_road- 开放道路的轨迹规划器
  • lattice- 基于网格算法的轨迹规划器
  • navi- 基于实时相对地图的规划器
  • open_space- 自主泊车规划器

Planner注册场景

下面我们整理一下planner模块的流程：

  1. PlanningComponent在cyber中注册
  2. 选择Planning
  3. 根据不同的Dispatcher，分发Planner

下面我们主要介绍"PublicRoadPlanner"，主要的实现还是在Init和Plan中。

init中主要是注册规划器支持的场景(scenario)。

Status PublicRoadPlanner::Init(const PlanningConfig& config) {
  // 读取public Road配置
  const auto& public_road_config =
      config_.standard_planning_config().planner_public_road_config();
  // 根据配置注册不同的场景
  for (int i = 0; i < public_road_config.scenario_type_size(); ++i) {
    const ScenarioConfig::ScenarioType scenario =
        public_road_config.scenario_type(i);
    supported_scenarios.insert(scenario);
  }
  scenario_manager_.Init(supported_scenarios);
}

我们看下"PublicRoadPlanner"支持的场景有哪些？

// 还是在"/conf/planning_config.pb.txt"中
standard_planning_config {
  planner_type: PUBLIC_ROAD
  planner_type: OPEN_SPACE
  planner_public_road_config {
     // 支持的场景
     scenario_type: LANE_FOLLOW  // 车道线保持
     scenario_type: SIDE_PASS    // 超车
     scenario_type: STOP_SIGN_UNPROTECTED  // 停止
     scenario_type: TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED    // 红绿灯
     scenario_type: TRAFFIC_LIGHT_UNPROTECTED_LEFT_TURN  // 红绿灯左转
     scenario_type: TRAFFIC_LIGHT_UNPROTECTED_RIGHT_TURN // 红绿灯右转
     scenario_type: VALET_PARKING  // 代客泊车
  }

运行场景

接着看"Plan"中的实现：

Status PublicRoadPlanner::Plan(const TrajectoryPoint& planning_start_point,
                               Frame* frame,
                               ADCTrajectory* ptr_computed_trajectory) {
  DCHECK_NOTNULL(frame);
  // 更新场景，决策当前应该执行什么场景
  scenario_manager_.Update(planning_start_point, *frame);
  // 获取当前场景
  scenario_ = scenario_manager_.mutable_scenario();
  // 执行当前场景的任务
  auto result = scenario_->Process(planning_start_point, frame);
  // 当前场景完成
  if (result == scenario::Scenario::STATUS_DONE) {
    // only updates scenario manager when previous scenario's status is
    // STATUS_DONE
    scenario_manager_.Update(planning_start_point, *frame);
  } else if (result == scenario::Scenario::STATUS_UNKNOWN) {
    // 当前场景失败
    return Status(common::PLANNING_ERROR, "scenario returned unknown");
  }
  return Status::OK();
}

可以看到"Planner"模块把具体的规划转化成一系列的场景，每次执行规划之前先判断更新当前的场景，然后针对具体的场景去执行。

下面我们先看下"Scenario"模块，然后把这2个模块串起来讲解。

Scenario

我们同样先看下"Scenario"的目录结构：

.
├── bare_intersection
├── BUILD
├── lane_follow            // 车道线保持
├── narrow_street_u_turn   // 狭窄掉头
├── scenario.cc
├── scenario.h
├── scenario_manager.cc
├── scenario_manager.h
├── side_pass             // 超车
├── stage.cc
├── stage.h
├── stop_sign             // 停止
├── traffic_light         // 红绿灯
├── util
└── valet_parking         // 代客泊车

其中需要知道场景如何转换，以及每种场景如何执行。几种场景的介绍可以先看下Apollo的官方文档[planning](ApolloAuto/apollo)，主要的场景是lane_follow，side_pass和stop_sign。

场景转换

场景转换的实现在"http://scenario_manager.cc"中，其中实现了场景注册，创建场景和更新场景的功能。

bool ScenarioManager::Init(
    const std::set<ScenarioConfig::ScenarioType>& supported_scenarios) {
  // 注册场景
  RegisterScenarios();
  default_scenario_type_ = ScenarioConfig::LANE_FOLLOW;
  supported_scenarios_ = supported_scenarios;
  // 创建场景，默认为lane_follow
  current_scenario_ = CreateScenario(default_scenario_type_);
  return true;
}
// 更新场景
void ScenarioManager::Update(const common::TrajectoryPoint& ego_point,
                             const Frame& frame) {
  CHECK(!frame.reference_line_info().empty());
  // 保留当前帧
  Observe(frame);
  // 场景分发
  ScenarioDispatch(ego_point, frame);
}
// 通过一个有限状态机，决定当前的场景
void ScenarioManager::ScenarioDispatch(const common::TrajectoryPoint& ego_point,
                                       const Frame& frame) {
  ...
}

其中"ScenarioDispatch"的状态切换可以参考下图:

可以看到，每次切换场景必须是从默认场景(LANE_FOLLOW)开始，即每次场景切换之后都会回到默认场景。

ScenarioDispatch目前的代码还没完全完成(有些分支TODO)，而且个人感觉这个实现不够简介和优秀，逻辑看起来有些混乱，不知道是否可以用状态机改进？

场景运行

场景的执行在"scenario.cc"和对应的场景目录中，实际上每个场景又分为一个或者多个阶段(stage)，每个阶段又由不同的任务(task)组成。执行一个场景，就是顺序执行不同阶段的不同任务。

下面我们来看一个具体的例子，Scenario对应的stage和task在"planning/conf/scenario"中。

// Scenario对应的Stage
scenario_type: SIDE_PASS
stage_type: SIDE_PASS_APPROACH_OBSTACLE
stage_type: SIDE_PASS_GENERATE_PATH
stage_type: SIDE_PASS_STOP_ON_WAITPOINT
stage_type: SIDE_PASS_DETECT_SAFETY
stage_type: SIDE_PASS_PASS_OBSTACLE
stage_type: SIDE_PASS_BACKUP
// Stage对应的Task
stage_type: SIDE_PASS_APPROACH_OBSTACLE
enabled: true
task_type: DP_POLY_PATH_OPTIMIZER
task_type: PATH_DECIDER
task_type: SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER
task_type: DP_ST_SPEED_OPTIMIZER
task_type: SPEED_DECIDER
task_type: SPEED_BOUNDS_FINAL_DECIDER
task_type: QP_SPLINE_ST_SPEED_OPTIMIZER
// 以此类推

由于Scenario都是顺序执行，只需要判断这一阶段是否结束，然后转到下一个阶段就可以了。具体的实现在：

Scenario::ScenarioStatus Scenario::Process(
    const common::TrajectoryPoint& planning_init_point, Frame* frame) {
  ...
  
  // 如果当前阶段完成，则退出
  if (current_stage_->stage_type() == ScenarioConfig::NO_STAGE) {
    scenario_status_ = STATUS_DONE;
    return scenario_status_;
  }
  
  // 进入下一阶段执行或者错误处理
  auto ret = current_stage_->Process(planning_init_point, frame);
  switch (ret) {
    case Stage::ERROR: {
      ...}
    case Stage::RUNNING: {
      ...}
    case Stage::FINISHED: {
      ...}
    default: {
      ...}
  }
  return scenario_status_;
}

我们接着看一下Stage中"Process"的执行：

Stage::StageStatus LaneFollowStage::Process(
    const TrajectoryPoint& planning_start_point, Frame* frame) {
    ...
    // 根据参考线规划
    auto cur_status =
        PlanOnReferenceLine(planning_start_point, frame, &reference_line_info);
    ...
}
// LANE_FOLLOW中的PlanOnReferenceLine
Status LaneFollowStage::PlanOnReferenceLine(
    const TrajectoryPoint& planning_start_point, Frame* frame,
    ReferenceLineInfo* reference_line_info) {
  
  // 顺序执行stage中的任务
  for (auto* optimizer : task_list_) {
    const double start_timestamp = Clock::NowInSeconds();
    // 任务
    ret = optimizer->Execute(frame, reference_line_info);
  }
  // 增加障碍物的代价
  for (const auto* obstacle :
       reference_line_info->path_decision()->obstacles().Items()) {
    if (obstacle->IsVirtual()) {
      continue;
    }
    if (!obstacle->IsStatic()) {
      continue;
    }
    if (obstacle->LongitudinalDecision().has_stop()) {
      ...
    }
  }
  // 返回参考线
  reference_line_info->SetTrajectory(trajectory);
  reference_line_info->SetDrivable(true);
  return Status::OK();
}

上面是用"LaneFollowStage"中的"PlanOnReferenceLine"来举例子，不同场景中的"PlanOnReferenceLine"实现可能也不一样，这样设计的好处是，当发现一个场景有问题，需要修改不会影响到其他的场景。同时也可以针对不同场景做优化，比通用的规划更加适合单独的场景。每种场景都有一个专门的目录来进行优化。

接下来我们看下Task是如何执行的。

Task

我们先看Task的目录结构：

.
├── BUILD
├── deciders       // 决策器
├── optimizers     // 优化器
├── rss
├── smoothers     // 平滑器
├── task.cc
├── task_factory.cc
├── task_factory.h
└── task.h

可以看到每个Task都可以对应到一个决策器或者优化器（平滑器不作为Task，单独作为一个类）。

每个Task都实现了"Execute"方法，而每个决策器和优化器都继承至Task类。可以参考下图：

Task类的生成用到了设计模式的工厂模式，通过"TaskFactory"类生产不同的Task类。

DP & QP

Task中的决策器和优化器采用的方法有DP和QP:

  • DP- 动态规划
  • QP- 二次规划

QP方法的路径优化和速度优化可以参考apollo文档:

[QP-Spline-Path Optimizer](ApolloAuto/apollo)

[QP-Spline-ST-Speed Optimizer](ApolloAuto/apollo)

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