CommonRoad

SCENARIOS

scenarios specified by an XML file, which is composed of 1) a formal representation of the road network, 2) static and dynamic obstacles, and 3) the planning problem of the ego vehicle(s)

Road Network, lanelet: a formal representation of the road network

interception
lanelet
从图中可以看出，lanelet这部分表征了左边界leftBound、右边界rightBound、交通规则trafficeRegulations等信息，但我有一个不明白的点是：predecessor、successor、adjacentLeft、adjacentRight的具体含义。比如predecessor表征前任，successor表征继承者，而adjacentLeft和adjacentRight分别表征左邻和右邻，它们的具体含义是什么？有什么区别？

LaneLets是自动驾驶领域高精度地图的一种高效表达方式，它以彼此相互连接的LaneLets来描述自动驾驶可行驶区域，不仅可以表达车道几何，也可以完整表述车道拓扑，同时可以集成交通规则和人的驾驶习惯。

如上图所示，每个Lanelet由left bound和right bound组成，left/right bound有一系列点序列组成，因此可以以任意精度逼近任意车道形状。

1. 用于Routing的Lanelets Graph
   为了能够基于Lanelets进行路径规划，我们可以构建Lanelets邻接图结构。当Lanelets A的左右边界的终点与Lanelets B的左右边界的起点相同时，我们就称Lanelets A和Lanelets B是相邻接的。
   如下图所示，图(右)是对图(左)构建的Graph，同时将每个Lanelets的长度作为Graph Edge的权重。基于该Graph，我们就可以采用Dijkstra算法，实现从任意起点到终点的路径规划。当然读者也可以给Graph Edge赋予道路边界类型、权重因子等属性，从而实现其它类型的Routing规划算法。

   
   

2. Lanelets中的交通规则
   开放的公共道路上存在各种各样的交通控制要素，比如红绿灯、交通标牌等。我们将这些交通规则按照一定的方式组织起来，并关联到对应的Lanelets上。行驶在Lanelets上的车辆必须遵守该Lanelets关联的交通规则。
   交通规则通常由两部分内容组成：1、规则的名称和内容；2、遵守这一规则的静态信息或者参数。举个路口红绿灯的例子，它的规则为车辆必须在交通灯为红色的时候，必须停止在路口停止线前等待；它的参数为停止线和关联交通灯的位置。
   这里要特别提到是没有红绿灯的十字路口，它的通行规则必须以尽可能少的阻碍其它拥有通行权的交通参与者为准则。
   

   
   交通规则表达
   在实际数据中，交通规则通过"type=regulatory element"标识，再通过名称为maneuver的tag区分不同的交通规则。
   merge and cross
   当maneuver=merge时，该规则的参数是：merge发生的第一个Lanelets。该规则期望车辆在进入merge的第一个Lanelets时，尽可能的与同向车道的车辆的运动速度趋同，并且保持安全距离。
   当maneuver=cross时，该规则的参数是：与当前Lanelets发生cross的Lanelets，以及为了避免碰撞发生主车的停止位置。
   traffic light
   当maneuver=traffic light，该规则的参数是：路口的停止线和关联红绿灯的位置。该规则期望当红绿灯为红色时，车辆停止在停止线之前。
   
   reference:https://zhuanlan.zhihu.com/p/110015772

Obstacles

Obstacles are characterized by their role (static/dynamic), type (car/truck/bus/bicycle/pedestrian/constructionZone/parkedVehicle/priorityVehicle/unknown), shape (rectangle/circle/polygon), and movement over time (if the obstacle is dynamic). We have restricted ourself to the shapes rectangle, circle, and polygon since rectangles are a good description for cars and trucks, circles are a good description of pedestrians, and any other two-dimensional shape can be modeled by a polygon if the number of points approaches infinity. If motion planners depend on other representations, one has to enclose the provided shape.

Planning Problem

Each ego vehicle has an initial state as well as one or several goal regions. If several goal regions are provided, we implicitly assume that only one of them has to be reached, modeling options like overtaking or staying behind a vehicle. The position of the goal region is defined by a point, shape (rectangle/circle/polygon), or lanelet. For orientation, velocity, and time, intervals or exact values can be provided.

我们通过一个刻意简单的场景来演示我们提议的基准集合，该场景基于NGSIM U.S. 101数据集(上午07:50到08:05)记录的交通数据。图7为两个飞行器的轨迹和自我飞行器的初始位置。我们考虑了NGSIM数据集提供的美国101高速公路的所有车道;然而，为了清晰起见，我们在图7中只描述了6个车道中的3个。这个场景的目标是在的时间范围内[5.5s, 6s]为自我车辆计划一个变道机动到最左边的车道。