技术文档｜规划模块中的路径边界决策

从开发套件出发，手把手教你如何实践Apollo自动驾驶技术，给对自动驾驶研究感兴趣的开发者带来实质帮助，加速每一位开发者的研发进程。本文将介绍 规划模块中的路径边界决策，主要从以下几点为大家进行详细讲解。

• 概览

• 路径边界决策代码及对应版本

• 类关系

• 路径边界决策数据

• 路径边界决策代码流程及框架

• 路径边界决策算法解析

• Fallback

• Pull over

• Lane change

• Regular

路径边界决策是规划模块的任务，属于Task中的Decider类别。

规划模块的运动总体流程图如下：

总体流程图以lane follow场景为例进行说明，这里只说明主体流程，不涉及所有细节。Task的主要功能位于Process函数中。

• 第一，规划模块的入口函数是PlanningComponent的Proc。

• 第二，以规划模式OnLanePlanning，执行RunOnce，在RunOnce中先执行交通规则，再规划轨迹，规划轨迹的函数是Plan。

• 第三，进入到PublicRoadPlanner中的Plan函数，需进行轨迹规划。ScenarioManager的Update函数根据当前的scenario_type选择合适的场景，这里的流程图是以lane follow为例。

• 第四，选择lane follow的场景后，执行Process函数，再执行LaneFollowStage中的Process函数，在PlanOnReferenceLine中执行LaneFollowStage中的所有的Task。通过调用Excute函数执行Task，Excute调用了Task的Process（以Decider为例子）函数。在上图的最后一个方框内，TaskType指的不是具体的类名称，而是代表所有的Task类型。虚线的箭头，表示在LaneFollowStage中按照Vector中的顺序执行所有的任务。

• 第五，Task的流程都在Process函数中，对Task的讲解都从Process函数开始。

本节说明path_bounds_decider任务，

可参考Apollo r6.0.0path_bounds_decider。

类关系

（1）继承关系

• PathBoundsDecider类继承Decider类，实现了Process方法，路径边界决策主要的执行过程在Process方法中。

// modules/planning/tasks/deciders/path_bounds_decider/path_bounds_decider.h
class PathBoundsDecider : public Decider {
... };

• Decider类继承Task类，实现类Excute方法，主要是给两个变量赋值：Frame和reference_line_info，并执行Process方法，对应上述的Process方法。

// modules/planning/tasks/deciders/decider.h
class Decider : public Task {
... };
// modules/planning/tasks/deciders/decider.cc
apollo::common::Status Decider::Execute(
    Frame* frame, ReferenceLineInfo* reference_line_info) {
  Task::Execute(frame, reference_line_info);
  return Process(frame, reference_line_info);
}
apollo::common::Status Decider::Execute(Frame* frame) {
  Task::Execute(frame);
  return Process(frame);
}

Task类：定义类保护类型的变量，是路径边界决策的输入。

// modules/planning/tasks/task.h
class Task {
 public:
  // 虚方法，主要是给frame和reference_line_info赋值
  virtual common::Status Execute(Frame* frame,
                                 ReferenceLineInfo* reference_line_info);
  virtual common::Status Execute(Frame* frame);

 protected:
  // frame和reference_line_info变量
  Frame* frame_ = nullptr;
  ReferenceLineInfo* reference_line_info_ = nullptr;

  // 配置与名字
  TaskConfig config_;
  std::string name_;
... };

（2）调用

主要描述Task在Stage中是如何创建和调用的。

TaskFactory类：注册所有的Task，包括Decider、Optimizer和Other（E2E的Task）。

// modules/planning/tasks/task_factory.h
class TaskFactory {
 public:
  // 两个函数都是static属性
  static void Init(...);    // 在初始化函数中，注册所有的task
  static std::unique_ptr<Task> CreateTask(...);    // 创建具体task的实例，返回指向该实例的指针
... };

Stage中Task的创建与执行

• 创建：在Stage的构造函数中根据Stage配置创建Task，并将指针放入到Task_和Task_list_中。

• 使用：在具体的Stage中，重写Process方法，调用Process方法，进而调用ExecuteTask*方法

  （ExecuteTaskOnReferenceLine），最后调用相应的Task的Process方法。

// modules/planning/scenarios/stage.h
class Stage {
 // 在构造函数中根据stage的配置创建task
 Stage(const ScenarioConfig::StageConfig& config,
        const std::shared_ptr<DependencyInjector>& injector);
 public:

 // 纯虚函数，留给具体的stage实现，不同的stage有不同的实现逻辑
 virtual StageStatus Process(
      const common::TrajectoryPoint& planning_init_point, Frame* frame) = 0;
 protected:
  // 三个执行task的函数，在每个函数中都调用类task的Excute方法，进一步调用具体task的Process方法
  bool ExecuteTaskOnReferenceLine(
      const common::TrajectoryPoint& planning_start_point, Frame* frame);

  bool ExecuteTaskOnReferenceLineForOnlineLearning(
      const common::TrajectoryPoint& planning_start_point, Frame* frame);

  bool ExecuteTaskOnOpenSpace(Frame* frame);

 protected:
  // task的map，key是TaskType，value是指向Task的指针
  std::map<TaskConfig::TaskType, std::unique_ptr<Task>> tasks_;
  // 保存Task列表
  std::vector<Task*> task_list_;
  // stage 配置
  ScenarioConfig::StageConfig config_;
...};

路径边界决策数据

PathBoundsDecider类主要的输入、输出、数据结构和变量设置。

（1）输入和输出

输入有两个：Frame与reference_line_info

• Frame

Frame中包含的一次规划所需要的所有的数据

// modules/planning/common/frame.h
class Frame {
 private:
  static DrivingAction pad_msg_driving_action_;
  uint32_t sequence_num_ = 0;

  /* Local_view是一个结构体，包含了如下信息
  // modules/planning/common/local_view.h
  struct LocalView {
    std::shared_ptr<prediction::PredictionObstacles> prediction_obstacles;
    std::shared_ptr<canbus::Chassis> chassis;
    std::shared_ptr<localization::LocalizationEstimate> localization_estimate;
    std::shared_ptr<perception::TrafficLightDetection> traffic_light;
    std::shared_ptr<routing::RoutingResponse> routing;
    std::shared_ptr<relative_map::MapMsg> relative_map;
    std::shared_ptr<PadMessage> pad_msg;
    std::shared_ptr<storytelling::Stories> stories;
  };
  */
  LocalView local_view_;
  // 高清地图
  const hdmap::HDMap *hdmap_ = nullptr;
  common::TrajectoryPoint planning_start_point_;
  // 车辆状态
  // modules/common/vehicle_state/proto/vehicle_state.proto
  common::VehicleState vehicle_state_;
  // 参考线信息
  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_;

  // current frame published trajectory
  ADCTrajectory current_frame_planned_trajectory_;

  // current frame path for future possible speed fallback
  DiscretizedPath current_frame_planned_path_;

  const ReferenceLineProvider *reference_line_provider_ = nullptr;

  OpenSpaceInfo open_space_info_;

  std::vector<routing::LaneWaypoint> future_route_waypoints_;

  common::monitor::MonitorLogBuffer monitor_logger_buffer_;
};

• Reference_line_info

reference_line_info包含了有关reference_line的所有数据

// modules/planning/common/reference_line_info.h

class ReferenceLineInfo {
 ...
 private:
  static std::unordered_map<std::string, bool> junction_right_of_way_map_;
  const common::VehicleState vehicle_state_;  // 车辆状态
  const common::TrajectoryPoint adc_planning_point_;  // TrajectoryPoint定义在modules/common/proto/pnc_point.proto中

  /* 参考线，以道路中心线，做过顺滑的一条轨迹，往后80米，往前130米。
  class ReferenceLine {
  ...
  private:
  struct SpeedLimit {
    double start_s = 0.0;
    double end_s = 0.0;
    double speed_limit = 0.0;  // unit m/s
    ...};
  
  // This speed limit overrides the lane speed limit
  std::vector<SpeedLimit> speed_limit_;
  std::vector<ReferencePoint> reference_points_;  // ReferencePoint包含有信息(k, dk, x, y, heading, s, l)
  hdmap::Path map_path_;
  uint32_t priority_ = 0;
  };
  */
  ReferenceLine reference_line_;

  /**
   * @brief this is the number that measures the goodness of this reference
   * line. The lower the better.
   */
  // 评价函数，值越低越好
  double cost_ = 0.0;

  bool is_drivable_ = true;
  // PathDecision包含了一条路径上的所有obstacle的决策，有两种：lateral(Nudge, Ignore)和longitudinal(Stop, Yield, Follow, Overtake, Ignore)
  PathDecision path_decision_;
  // 指针
  Obstacle* blocking_obstacle_;

  /* path的边界，结果保存在这个变量里。通过**SetCandidatePathBoundaries**方法保存到此变量
    // modules/planning/common/path_boundary.h
    class PathBoundary {
    ...
      private:
     double start_s_ = 0.0;
     double delta_s_ = 0.0;
     std::vector<std::pair<double, double>> boundary_;
     std::string label_ = "regular";
     std::string blocking_obstacle_id_ = "";
  };
  */
  std::vector<PathBoundary> candidate_path_boundaries_;
  // PathData类，包含XY坐标系和SL坐标系的相互转化
  std::vector<PathData> candidate_path_data_;

  PathData path_data_;
  PathData fallback_path_data_;
  SpeedData speed_data_;

  DiscretizedTrajectory discretized_trajectory_;

  RSSInfo rss_info_;

  /**
   * @brief SL boundary of stitching point (starting point of plan trajectory)
   * relative to the reference line
   */
  SLBoundary adc_sl_boundary_;
... };

输出：

Status PathBoundsDecider::Process(
    Frame* const frame, ReferenceLineInfo* const reference_line_info)

Process函数定义，最终结果保存到reference_line_info中

（2）参数设置

// modules/planning/tasks/deciders/path_bounds_decider/path_bounds_decider.cc
// s方向的距离
constexpr double kPathBoundsDeciderHorizon = 100.0;
// s方向的间隔
constexpr double kPathBoundsDeciderResolution = 0.5;

// Lane宽度
constexpr double kDefaultLaneWidth = 5.0;
// Road的道路
constexpr double kDefaultRoadWidth = 20.0;

// TODO(all): Update extra tail point base on vehicle speed.
constexpr int kNumExtraTailBoundPoint = 20;
constexpr double kPulloverLonSearchCoeff = 1.5;
constexpr double kPulloverLatSearchCoeff = 1.25;

（3）数据结构

// modules/planning/tasks/deciders/path_bounds_decider/path_bounds_decider.cc
namespace {
// PathBoundPoint contains: (s, l_min, l_max). 路径边界点
using PathBoundPoint = std::tuple<double, double, double>;
// PathBound contains a vector of PathBoundPoints. 路径边界
using PathBound = std::vector<PathBoundPoint>;
// ObstacleEdge contains: (is_start_s, s, l_min, l_max, obstacle_id). 障碍物的边
using ObstacleEdge = std::tuple<int, double, double, double, std::string>;
}  // namespace

下图是路径边界决策的流程图：

在Process方法中，分四种场景对路径边界进行计算，按照处理的顺序分别是：Fallback、Pull-over、Lane-change、Regular。其中Regular场景根据是否借道又分为：LEFT_BORROW、NO_BORROW、RIGHT_BORROW。

Fallback场景的Path bounds一定会生成，另外三种看情况，都是需要if判断。

1、Fallback

Fallback场景生成过程如上图所示。Fallback只考虑ADC信息和静态道路信息，主要调用两个函数：

InitPathBoundary

bool PathBoundsDecider::InitPathBoundary(
  ...
  // Starting from ADC's current position, increment until the horizon, and
  // set lateral bounds to be infinite at every spot.
  // 从adc当前位置开始，以0.5m为间隔取点，直到终点，将 [左, 右] 边界设置为double的 [lowerst, max]
  for (double curr_s = adc_frenet_s_;
       curr_s < std::fmin(adc_frenet_s_ +
                              std::fmax(kPathBoundsDeciderHorizon,
                                        reference_line_info.GetCruiseSpeed() *
                                            FLAGS_trajectory_time_length),
                          reference_line.Length());
       curr_s += kPathBoundsDeciderResolution) {
    path_bound->emplace_back(curr_s, std::numeric_limits<double>::lowest(),
                             std::numeric_limits<double>::max());
  }
...}

GetBoundaryFromLanesAndADC

// TODO(jiacheng): this function is to be retired soon.
bool PathBoundsDecider::GetBoundaryFromLanesAndADC(
  ...
  for (size_t i = 0; i < path_bound->size(); ++i) {
    double curr_s = std::get<0>((*path_bound)[i]);
    // 1. Get the current lane width at current point.获取当前点车道的宽度
    if (!reference_line.GetLaneWidth(curr_s, &curr_lane_left_width,
                                     &curr_lane_right_width)) {
      AWARN << "Failed to get lane width at s = " << curr_s;
      curr_lane_left_width = past_lane_left_width;
      curr_lane_right_width = past_lane_right_width;
    } else {...}

    // 2. Get the neighbor lane widths at the current point.获取当前点相邻车道的宽度
    double curr_neighbor_lane_width = 0.0;
    if (CheckLaneBoundaryType(reference_line_info, curr_s, lane_borrow_info)) {
      hdmap::Id neighbor_lane_id;
      if (lane_borrow_info == LaneBorrowInfo::LEFT_BORROW) {
        // 借左车道
        ...
      } else if (lane_borrow_info == LaneBorrowInfo::RIGHT_BORROW) {
        // 借右车道
        ...
      }
    }

    // 3. 根据道路宽度，adc的位置和速度计算合适的边界。
    static constexpr double kMaxLateralAccelerations = 1.5;
    double offset_to_map = 0.0;
    reference_line.GetOffsetToMap(curr_s, &offset_to_map);

    double ADC_speed_buffer = (adc_frenet_ld_ > 0 ? 1.0 : -1.0) *
                              adc_frenet_ld_ * adc_frenet_ld_ /
                              kMaxLateralAccelerations / 2.0;
    // 向左车道借到，左边界会变成左侧车道左边界
    double curr_left_bound_lane =
        curr_lane_left_width + (lane_borrow_info == LaneBorrowInfo::LEFT_BORROW
                                    ? curr_neighbor_lane_width
                                    : 0.0);
    // 和上面类似
    double curr_right_bound_lane =
        -curr_lane_right_width -
        (lane_borrow_info == LaneBorrowInfo::RIGHT_BORROW
             ? curr_neighbor_lane_width
             : 0.0);

    double curr_left_bound = 0.0;  // 左边界
    double curr_right_bound = 0.0;  // 右边界
    // 计算左边界和右边界
    if (config_.path_bounds_decider_config()
            .is_extend_lane_bounds_to_include_adc() ||
        is_fallback_lanechange) {
      // extend path bounds to include ADC in fallback or change lane path
      // bounds.
      double curr_left_bound_adc =
          std::fmax(adc_l_to_lane_center_,
                    adc_l_to_lane_center_ + ADC_speed_buffer) +
          GetBufferBetweenADCCenterAndEdge() + ADC_buffer;
      curr_left_bound =
          std::fmax(curr_left_bound_lane, curr_left_bound_adc) - offset_to_map;

      double curr_right_bound_adc =
          std::fmin(adc_l_to_lane_center_,
                    adc_l_to_lane_center_ + ADC_speed_buffer) -
          GetBufferBetweenADCCenterAndEdge() - ADC_buffer;
      curr_right_bound =
          std::fmin(curr_right_bound_lane, curr_right_bound_adc) -
          offset_to_map;
    } else {
      curr_left_bound = curr_left_bound_lane - offset_to_map;
      curr_right_bound = curr_right_bound_lane - offset_to_map;
    }

    // 4. 更新边界.
    if (!UpdatePathBoundaryWithBuffer(i, curr_left_bound, curr_right_bound,
                                      path_bound, is_left_lane_boundary,
                                      is_right_lane_boundary)) {
      path_blocked_idx = static_cast<int>(i);
    }
... }

2、Pull over

（1）GetBoundaryFromRoads

与GetBoundaryFromLanesAndADC不同，GetBoundaryFromRoads函数根据道路信息计算出边界：

1、获取参考线信息

2、对路径上的点，逐点计算

• 边界

• 更新

（2）GetBoundaryFromStaticObstacles

根据障碍车调整边界：

1、计算障碍车在Frenet坐标系下的坐标

2、扫描线排序，S方向扫描

• 只关注在路径边界内的障碍物

• 只关注在ADC前方的障碍物

• 将障碍物分解为两个边界，开始和结束

3、映射障碍物ID

• ADC能从左边通过为True，否则为False

4、逐点检查Path路径上的障碍物

• 根据新来的障碍物

• 根据已有的障碍物

（3）SearchPullOverPosition

搜索Pull over位置的过程：

• 根据pull_over_status.pull_over_type判断是前向搜索（Pull over开始第一个点），还是后向搜索（Pull over末尾后一个点）。

• 两层循环，外层控制搜索的索引idx，内层控制进一步索引（前向idx+1，后向idx-1）。

• 根据内外两层循环的索引，判断搜索到的空间是否满足宽度和长度要求，判断是否可以Pull over。

代码如下：

bool PathBoundsDecider::SearchPullOverPosition(
    const Frame& frame, const ReferenceLineInfo& reference_line_info,
    const std::vector<std::tuple<double, double, double>>& path_bound,
    std::tuple<double, double, double, int>* const pull_over_configuration) {
  const auto& pull_over_status =
      injector_->planning_context()->planning_status().pull_over();

  // 搜索方向，默认前向搜索
  bool search_backward = false;  // search FORWARD by default

  double pull_over_s = 0.0;
  if (pull_over_status.pull_over_type() ==
      PullOverStatus::EMERGENCY_PULL_OVER) {...}

  int idx = 0;
  if (search_backward) {
    // 后向搜索，定位pull over末尾的一个点.
    idx = static_cast<int>(path_bound.size()) - 1;
    while (idx >= 0 && std::get<0>(path_bound[idx]) > pull_over_s) {
      --idx;
    }
  } else {
    // 前向搜索，定位emergency pull over开头后的第一个点.
    while (idx < static_cast<int>(path_bound.size()) &&
           std::get<0>(path_bound[idx]) < pull_over_s) {
      ++idx;
    }
  }
  
  // 为pull over搜索到一个可行的位置，主要是确定该区域的宽度和长度
  const double pull_over_space_length =
      kPulloverLonSearchCoeff *
          VehicleConfigHelper::GetConfig().vehicle_param().length() -
      FLAGS_obstacle_lon_start_buffer - FLAGS_obstacle_lon_end_buffer;
  const double pull_over_space_width =
      (kPulloverLatSearchCoeff - 1.0) *
      VehicleConfigHelper::GetConfig().vehicle_param().width();
  const double adc_half_width =
      VehicleConfigHelper::GetConfig().vehicle_param().width() / 2.0;

  // 2. Find a window that is close to road-edge.
  /*
    这里用了内外两层循环进行搜索，外层循环控制搜索的开始的端点idx。
    内层控制另一个端点。根据找到的两个端点，判断区域是否可以pull over
  */
  bool has_a_feasible_window = false;
  while ((search_backward && idx >= 0 &&
          std::get<0>(path_bound[idx]) - std::get<0>(path_bound.front()) >
              pull_over_space_length) ||
         (!search_backward && idx < static_cast<int>(path_bound.size()) &&
          std::get<0>(path_bound.back()) - std::get<0>(path_bound[idx]) >
              pull_over_space_length)) {

    while ((search_backward && j >= 0 &&
            std::get<0>(path_bound[idx]) - std::get<0>(path_bound[j]) <
                pull_over_space_length) ||
           (!search_backward && j < static_cast<int>(path_bound.size()) &&
            std::get<0>(path_bound[j]) - std::get<0>(path_bound[idx]) <
                pull_over_space_length)) {...}
    
    // 找到可行区域，获取停车区域的位置和姿态
    if (is_feasible_window) {
    ...
    break;}
    ...}  // 外层while
...
}

3、Lane change

代码流程如下：

Status PathBoundsDecider::GenerateLaneChangePathBound(
    const ReferenceLineInfo& reference_line_info,
    std::vector<std::tuple<double, double, double>>* const path_bound) {
  // 1.初始化，和前面的步骤类似
  if (!InitPathBoundary(reference_line_info, path_bound)) {...}


  // 2. 根据道路和adc的信息获取一个大致的路径边界
  std::string dummy_borrow_lane_type;
  if (!GetBoundaryFromLanesAndADC(reference_line_info,
                                  LaneBorrowInfo::NO_BORROW, 0.1, path_bound,
                                  &dummy_borrow_lane_type, true)) {...}
 

  // 3. Remove the S-length of target lane out of the path-bound.
  GetBoundaryFromLaneChangeForbiddenZone(reference_line_info, path_bound);


  // 根据静态障碍物调整边界.
  if (!GetBoundaryFromStaticObstacles(reference_line_info.path_decision(),
                                      path_bound, &blocking_obstacle_id)) {...}
  ...
}

GetBoundaryFromLaneChangeForbiddenZone函数是Lane change重要的函数。运行过程如下：

• 如果当前位置可以变道，则直接变道；

• 如果有一个Lane-change的起点，则直接使用它；

• 逐一检查变道前点的边界，改变边界的值（如果已经过了变道点，则返回）。

void PathBoundsDecider::GetBoundaryFromLaneChangeForbiddenZone(
    const ReferenceLineInfo& reference_line_info, PathBound* const path_bound) {


  // 1.当前位置直接变道。
  auto* lane_change_status = injector_->planning_context()
                                 ->mutable_planning_status()
                                 ->mutable_change_lane();
  if (lane_change_status->is_clear_to_change_lane()) {
    ADEBUG << "Current position is clear to change lane. No need prep s.";
    lane_change_status->set_exist_lane_change_start_position(false);
    return;
  }


  // 2.如果已经有一个lane-change的起点，就直接使用它，否则再找一个
  double lane_change_start_s = 0.0;
  if (lane_change_status->exist_lane_change_start_position()) {
    common::SLPoint point_sl;
    reference_line.XYToSL(lane_change_status->lane_change_start_position(),
                          &point_sl);
    lane_change_start_s = point_sl.s();
  } else {
    // TODO(jiacheng): train ML model to learn this.
    // 设置为adc前方一段距离为变道起始点
    lane_change_start_s = FLAGS_lane_change_prepare_length + adc_frenet_s_;

    // Update the decided lane_change_start_s into planning-context.
    // 更新变道起始点的信息
    common::SLPoint lane_change_start_sl;
    lane_change_start_sl.set_s(lane_change_start_s);
    lane_change_start_sl.set_l(0.0);
    common::math::Vec2d lane_change_start_xy;
    reference_line.SLToXY(lane_change_start_sl, &lane_change_start_xy);
    lane_change_status->set_exist_lane_change_start_position(true);
    lane_change_status->mutable_lane_change_start_position()->set_x(
        lane_change_start_xy.x());
    lane_change_status->mutable_lane_change_start_position()->set_y(
        lane_change_start_xy.y());
  }

  // Remove the target lane out of the path-boundary, up to the decided S.
  // 逐个检查变道前的点的边界，改变边界的值
  for (size_t i = 0; i < path_bound->size(); ++i) {
    double curr_s = std::get<0>((*path_bound)[i]);
    if (curr_s > lane_change_start_s) {
      break;
    }
    double curr_lane_left_width = 0.0;
    double curr_lane_right_width = 0.0;
    double offset_to_map = 0.0;
    reference_line.GetOffsetToMap(curr_s, &offset_to_map);
    if (reference_line.GetLaneWidth(curr_s, &curr_lane_left_width,
                                    &curr_lane_right_width)) {
      double offset_to_lane_center = 0.0;
      reference_line.GetOffsetToMap(curr_s, &offset_to_lane_center);
      curr_lane_left_width += offset_to_lane_center;
      curr_lane_right_width -= offset_to_lane_center;
    }
    curr_lane_left_width -= offset_to_map;
    curr_lane_right_width += offset_to_map;

    std::get<1>((*path_bound)[i]) =
        adc_frenet_l_ > curr_lane_left_width
            ? curr_lane_left_width + GetBufferBetweenADCCenterAndEdge()
            : std::get<1>((*path_bound)[i]);
    std::get<1>((*path_bound)[i]) =
        std::fmin(std::get<1>((*path_bound)[i]), adc_frenet_l_ - 0.1);
    std::get<2>((*path_bound)[i]) =
        adc_frenet_l_ < -curr_lane_right_width
            ? -curr_lane_right_width - GetBufferBetweenADCCenterAndEdge()
            : std::get<2>((*path_bound)[i]);
    std::get<2>((*path_bound)[i]) =
        std::fmax(std::get<2>((*path_bound)[i]), adc_frenet_l_ + 0.1);
  }

4、Regular

代码流程如下：

Status PathBoundsDecider::GenerateRegularPathBound(
    const ReferenceLineInfo& reference_line_info,
    const LaneBorrowInfo& lane_borrow_info, PathBound* const path_bound,
    std::string* const blocking_obstacle_id,
    std::string* const borrow_lane_type) {
  // 1.初始化边界.
  if (!InitPathBoundary(reference_line_info, path_bound)) {...}


  // 2.根据adc位置和lane信息确定大致的边界
  if (!GetBoundaryFromLanesAndADC(reference_line_info, lane_borrow_info, 0.1,
                                  path_bound, borrow_lane_type)) {...}
  // PathBoundsDebugString(*path_bound);

  // 3.根据障碍物调整道路边界
  if (!GetBoundaryFromStaticObstacles(reference_line_info.path_decision(),
                                      path_bound, blocking_obstacle_id)) {...}
  ...
}

流程和上面的几个基本类似，借道有三种类型：

enum class LaneBorrowInfo {
    LEFT_BORROW,
    NO_BORROW,
    RIGHT_BORROW,
  };

*《路径边界决策》

https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/docs/technical_documents/tasks/path_bounds_decider_cn.md

以上就是“规划模块中的路径边界决策”的全部内容，如果大家对Apollo开放平台和套件感兴趣，可以添加『Apollo小哥哥』（微信号：apollo_xzs）为好友，进入技术交流群，跟开发者们一起讨论哦。

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