前言
近年來，自動(dòng)駕駛的核心技術(shù)不斷取得突破、基礎(chǔ)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(dòng)駕駛的決策規(guī)劃模塊直接決定了車輛的具體運(yùn)動(dòng)行為，是直接體現(xiàn)車輛行駛智慧水平的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
目前市面上自動(dòng)駕駛的技術(shù)資料不少，但聚焦于決策規(guī)劃技術(shù)的著作不多。考慮到目前國內(nèi)缺乏成體系介紹自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃方法的文獻(xiàn)，我們?cè)?019年底受鐵道出版社邀請(qǐng)簽署了此書的出版合同。對(duì)于初學(xué)者而言，一本好書能使讀者迅速了解自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃的總體知識(shí)脈絡(luò)，掌握宏觀架構(gòu)與微觀算法的設(shè)置動(dòng)機(jī)。在這一問題上，我們認(rèn)為自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃技術(shù)成熟度較高，一些業(yè)界公認(rèn)的解決方案背后蘊(yùn)含著深刻的哲理，對(duì)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(shù)方案會(huì)使得讀者不知其所以然，自然也難以活學(xué)活用，舉一反三。對(duì)于富有經(jīng)驗(yàn)的從業(yè)工程師而言，一本好書要與讀者的工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)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(yàn)，提升理論功底。對(duì)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(jī)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(xué)術(shù)界貢獻(xiàn)一部成體系的高質(zhì)量專著。
自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃模塊終輸出一條軌跡。車輛作為典型的運(yùn)動(dòng)體，其軌跡規(guī)劃任務(wù)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(rèn)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(dòng)駕駛決策規(guī)劃方法研究至今。博士學(xué)位論文以《復(fù)雜約束下自動(dòng)駕駛車輛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的計(jì)算控制方法研究》為題，在獲得博士學(xué)位后曾在自動(dòng)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(xué)開設(shè)研究生課程自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃理論，因此具有研究基礎(chǔ)、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與教學(xué)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(yàn)貢獻(xiàn)了出來：我們自認(rèn)為有能力寫好這本書。
自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃技術(shù)早起源于輪式機(jī)器人在室內(nèi)復(fù)雜場景中的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃研究工作。遵循技術(shù)發(fā)展的客觀歷程，本書第2~5章聚焦于復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化的室內(nèi)停車場場景，介紹自動(dòng)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(gòu)化道路場景中巡航行駛?cè)蝿?wù)。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(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛：第9章將乘用車的決策規(guī)劃技術(shù)遷移至多體拖掛車，扼要地闡述了拖掛車在復(fù)雜非結(jié)構(gòu)化場景中的決策規(guī)劃方法。第10章聚焦于多輛自動(dòng)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(dòng)駕駛決策規(guī)劃理論在工程實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn)。第12章提供了百度Apollo開放平臺(tái)的安裝方法及在其仿真器中實(shí)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(yàn)閱讀本書的效果。
在撰寫具體內(nèi)容時(shí)，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(diǎn)。在泊車板塊，主要介紹決策規(guī)劃基本架構(gòu)、計(jì)算控制方法與采樣搜索方法的實(shí)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(biāo)系導(dǎo)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(yùn)動(dòng)學(xué)模型的復(fù)雜特性展開介紹。多車協(xié)同行駛板塊，主要關(guān)注如何降低碰撞躲避約束條件的規(guī)模與復(fù)雜程度。實(shí)踐板塊闡述了決策規(guī)劃算法在具體代碼實(shí)現(xiàn)階段的經(jīng)驗(yàn)以及自動(dòng)駕駛開源平臺(tái)的基本使用方法。
本書適合有意愿涉足自動(dòng)駕駛車輛決策規(guī)劃領(lǐng)域的技術(shù)人員及本科/研究生，可作為學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛決策規(guī)劃知識(shí)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(shí)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(shù)細(xì)節(jié)與我們進(jìn)行了富有啟發(fā)性的討論。岑杭杰、唐仕祺、王佳龍、李磊等學(xué)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(jī)車研究所有限公司、勱微機(jī)器人科技（深圳）有限公司、Quanser公司以及湖南省交通工程學(xué)會(huì)智能網(wǎng)聯(lián)專委會(huì)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(wù)費(fèi)（項(xiàng)目號(hào)531118010509）、國家自然科學(xué)基金（項(xiàng)目號(hào)62103139）、國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（項(xiàng)目號(hào)61833013）以及湖南大學(xué)2021年度教材建設(shè)項(xiàng)目資助，在此一并致謝。
限于著者的學(xué)識(shí)與研究水平，加之書稿編寫經(jīng)驗(yàn)不足，本書難免有疏漏之處，懇請(qǐng)各位同行讀者不吝指正。

李柏
2021年10月