Apollo星火自动驾驶比赛思路以及代码实现

主⻋靠近⼈⾏道有几个步骤：
1）是否有⾏⼈通过⼈⾏道是否；
2）构建crosswalk的STOP墙；
3）停⽌时间⾏⼈通过⼈⾏道主⻋通过⼈⾏道；
lane follow场景代码的解读：
⼀、是否有⾏⼈通过⼈⾏道：⾸先，通过调⽤reference_line.IsOnRoad(obstacle.PerceptionSLBoundary())来判断障碍物是否在道路上；如果障碍物在道路上（is_on_road为true），则需要进⼀步检查障碍物的SL坐标中的s值（obstacle_sl_point.s()）是否⼤于⻋辆⾏驶结束边界的s值（adc_end_edge_s），如果是则判定需要停⻋（stop设为true），否则不需要停⻋；

二、构建crosswalk的STOP墙：根据⼈⾏横道的位置和配置的停⽌距离，⽣成停⻋决策，并将其应⽤于规划框架中的参考线信息；

三、主⻋停⽌时⻓：如果障碍物的速度⼩于等于预设的停⽌速度（kMaxStopSpeed），则判断为需要停⻋。代码⾸先检查是否已经记录了该障碍物的停⻋时间戳，如果没有，则添加当前时间戳；如果已经存在停⻋时间戳，则计算当前时间与之前记录的时间戳之间的停⻋时间，如果停⻋时间超过了配置⽂件中设置的停⽌超时时间（config_.crosswalk().stop_timeout()），则将停⻋状态设为false，即⻋辆启动；

讲完lane follow场景的步骤后，来说一说怎么实现在人行横道指定的距离停车；
traffic_rule_config.pb.txt中找到”CROSSWALK“场景的配置参数，参数stop_distance修改距离，stop_timeout修改停车的时间即可。
config: {
rule_id: CROSSWALK
enabled: true
crosswalk {

max_stop_deceleration: 6.0
min_pass_s_distance: 1.0
max_valid_stop_distance: 科大讯飞 星火 教程3.5
expand_s_distance: 2.0
stop_strict_l_distance: 5.0
stop_loose_l_distance: 8.0

红绿灯路口场景的赛题有三个stage：lane follow、TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED_APPROACH、TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED_INTERSECTION_CRUISE；在traffic_light_protected_config.pb.txt中我们可以看到配置参数，距离交通灯路口停止线小于5m时，进入TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED阶段，从停止线开始行驶到驶出红绿灯路口进入了TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED_INTERSECTION_CRUISE阶段;
我们可以看到参数的配置文件如下：

这段代码的作⽤是检查是否需要进⼊交通灯保护场景，⾸先获取交通灯保护场景（TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED）的配置参数，然后将当前⻋辆距离最近的交通灯与start_traffic_light_scenario_distance进⾏⽐较，如果当前⻋辆距离最近的交通灯⼩于start_traffic_light_scenario_distance，那么设置变量traffic_light_protected_scenario为true，表示需要进⼊交通灯保护场景；

lane follow阶段不是该赛题的重点，主要来说TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED_APPROACH、TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED_INTERSECTION_CRUISE两个阶段；
1）受保护的交通灯靠近阶段:
从下面的代码中可以看出在靠近阶段的处理函数中，它会遍历当前交通灯重叠区域的ID列表，并检查每个交通灯的颜⾊是否为绿灯，如果存在任何⼀个交通灯不是绿灯，那么设置变量traffic_light_all_done为false，然后退出循环；否则，将变量traffic_light_all_done设置为true；如果所有交通灯都是绿灯，那么函数调⽤FinishStage()来结束该阶段，然后返回Stage::FINISHED状态；否则，返回Stage::RUNNING状态，表示该阶段仍在运⾏中。交通灯靠近阶段的任务完成后，该函数会将next_stage_设置为ScenarioConfig::TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED_INTERSECTION_CRUISE，表示进⼊交通灯保护阶段的下⼀个阶段TRAFFIC_LIGHT_PROTECTED_INTERSECTION_CRUISE，然后它返回Stage::FINISHED状态，表示该阶段已经完成；

进入受保护的交通灯靠近阶段上面没有说一个问题：如果检测到红灯的话需要停止，这时候就需要生成停止墙了，下面这个函数的作⽤是⽣成⼀条停⻋决策，并将其添加到参考线信息中，当交通规则需要控制⻋辆停⽌时，例如信号灯指示红灯时，就会⽣成这样的停⻋决策；

2）受保护的交通灯巡航阶段：交通灯保护交叉路⼝阶段（TrafficLightProtectedStageIntersectionCruise）的处理函数（Process）首先调⽤stage_impl_.CheckDone()函数，检查是否已经通过了交叉路⼝，如果已经通过了交叉路⼝，那么将返回true，表示该阶段已经完成；如果该阶段已经完成，那么函数调⽤FinishStage()来结束该阶段，然后返回Stage::FINISHED状态；否则，返回Stage::RUNNING状态，表示该阶段仍在运⾏中；如果该阶段完成后就会重新进入lane follow阶段。

讲完了原理来看一看这道题怎么解，我的思路，下面来看代码实现：首先在速度边界决策里加入一个新的参数flag_traffic_light_protected_intersection_cruise，其次在traffic_light_protected_config.pb.txt中给这个变量一个值1.0，最后一步在Status SpeedLimitDecider::GetSpeedLimits中在定义完curr_speed_limit之后，对是否进入了受保护的交通灯巡航阶段进行判断，进入了就给一个限速值5.5（题目要求是6m/s）。

借道绕行、慢速车绕行赛题都是一直在lane follow阶段，我们来看lane follow阶段的task有哪些：
借道绕行赛题要求30米内完成绕行，慢速车绕行赛题要求前方慢速车速度小于3m/s的时候绕行，我们可以通过piecewise_jerk_path_optimizer的增大100倍的l_weight，减小10倍dl_weight，减小10倍ddl_weight，减小10倍 dddl_weight使得曲线更加陡峭、曲率更大从而能够在30m内完成绕行，但是慢速车绕行需要原先未经修改的参数，这就需要我们加逻辑判断障碍物的速度了，我的思路是如果障碍物速度在3m/s左右，那就减小100倍的l_weight，增大10倍dl_weight，增大10倍ddl_weight，增大10倍 dddl_weight，

我的思路是

以上就是Apollo星火自动驾驶比赛的思路以及代码实现。