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Apollo学习之预测模块二

news 2025/9/18 6:37:25

Apollo 10.0的预测模块是其自动驾驶系统的核心组件之一，主要负责预测周围交通参与者（车辆、行人等）的未来运动轨迹。

一、预测模块整体架构

Apollo预测模块采用多模型融合+场景自适应的架构，分为以下核心子模块：

数据预处理
障碍物特征提取
多预测模型并行推理
轨迹评分与融合
场景自适应输出

二、预测流程详解

1. 数据预处理

输入数据：
感知层输出：障碍物位置、速度、加速度、航向角、类型（车辆/行人等）
地图信息：车道线、交通规则、红绿灯状态
定位数据：自车位置和运动状态
数据对齐：
时间同步（Timestamp对齐）
坐标系转换（统一到FLU坐标系）

2. 障碍物特征提取

运动特征：
历史轨迹平滑（Kalman Filter/RTS Smoother）
运动学特征计算（曲率、加速度变化率）
环境特征：
车道关联性分析（最近车道、车道偏移量）
交通规则影响（停止线、交叉路口）
交互特征：
基于Social LSTM的周围障碍物交互建模
博弈论模型（如Nash Equilibrium）用于冲突区域预测

3. 多模型并行推理

Apollo采用异构模型组合，不同模型适用于不同场景：

模型类型	算法	适用场景
运动学模型	自适应Kalman Filter + CTRV模型	高速公路匀速车辆
车道序列模型	基于LaneGraph的LSTM	结构化道路（城市/高速）
意图识别模型	深度神经网络（CNN+Attention）	换道、路口转向行为
交互感知模型	Social GAN/Transformer	密集车流、行人混行区域
场景特定模型	规则引擎（有限状态机）	红绿灯路口、停车让行

4. 轨迹评分与融合

概率融合：
使用贝叶斯框架整合多模型输出
权重动态调整（基于场景置信度）
轨迹评分指标：
$w_1 \cdot P_{\text{kinematic}} + w_2 \cdot P_{\text{intent}} + w_3 \cdot P_{\text{interaction}}$
其中权重 w_i 通过在线学习动态更新

5. 场景自适应输出

多模态轨迹生成：
输出6-8秒内的多条可能轨迹（概率分布）
每条轨迹包含位置、速度、朝向的时间序列
关键行为标记：
换道意图（Lane Change）
急减速（Emergency Brake）
冲突点（Conflict Zone）

三、核心算法实现细节

1. 车道序列预测（LaneSequence-LSTM）

# 伪代码示例：基于车道序列的LSTM预测
lane_graph = build_lane_graph(map_data)
lstm_model = LaneSequenceLSTM(hidden_units=128)for obstacle in obstacles:
# 提取关联车道序列
lane_sequences = find_related_lanes(obstacle, lane_graph)# 生成车道序列特征
seq_features = []
for seq in lane_sequences:
features = extract_sequence_features(seq, obstacle.history)
seq_features.append(features)# LSTM预测
trajectories = lstm_model.predict(seq_features)
output_trajectories.append(trajectories)

2. 交互感知模型（Social Transformer）

关键创新点：
多头注意力机制捕捉长程交互
时空图卷积编码相对位置关系
网络结构：

Input → Spatio-Temporal Graph → Transformer Encoder → Trajectory Decoder

3. 运动学模型优化

自适应CTRV模型：
$\begin{cases} \dot{x} = v \cdot \cos(\theta) \\ \dot{y} = v \cdot \sin(\theta) \\ \dot{\theta} = \frac{v}{L} \tan(\delta) \\ \dot{v} = a \sim \mathcal{N}(0, \sigma_a) \end{cases}$
通过EM算法在线估计噪声参数 σ_a

四、性能优化技术

异构计算加速：

LSTM/CNN在GPU（NVIDIA TensorRT）
运动学模型在CPU（SIMD指令优化）

预测 horizon 自适应：

高速公路：8-10秒
城市道路：5-6秒

增量式更新：

当感知数据更新时，仅重新计算受影响障碍物的预测

五、与Apollo其他模块的交互

交互模块	数据流
感知模块	获取障碍物实时状态
规划模块	提供预测轨迹用于避障规划
高精地图	查询车道拓扑和交通规则
仿真平台	用于预测模型离线训练和验证