以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：
在Apollo平台上，如果主车在遇到慢速车时不选择绕行而是继续跟随，这可能涉及到多个因素，包括但不限于感知、决策规划、以及车辆控制等模块的协同工作。以下是一些可能的原因和解决方案：
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感知模块：首先需要确保感知模块能够准确识别慢速车作为障碍物。如果感知模块未能正确识别慢速车，那么决策规划模块将无法获得必要的信息来做出绕行决策。
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决策规划模块：决策规划模块需要根据感知到的障碍物信息来做出是否绕行的决策。如果决策规划模块的算法或参数设置不当，可能会导致即使识别到慢速车，也不触发绕行行为。需要检查
path_lane_borrow_decider和path_bounds_decider等决策逻辑是否正确实现和配置[^5^][^3^]。 -
路径规划：即使决策模块决定绕行，路径规划模块也必须能够生成一条可行的绕行路径。如果路径规划失败，车辆将无法执行绕行操作。检查
PublicRoadPlanner中的路径规划逻辑是否能够处理慢速车绕行的情况[^5^]。 -
车辆控制：最后，即使路径规划成功，车辆控制模块也必须能够执行生成的轨迹。如果控制模块无法准确跟踪轨迹，车辆可能无法完成绕行。
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代码实现：如果修改了代码，需要确保修改没有引入新的问题。检查代码更改是否符合Apollo的代码规范和逻辑，并且没有破坏原有的功能。
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参数调整：Apollo平台中的许多行为都受到参数配置的影响。检查相关的参数配置，如
FLAGS_lane_borrow_max_speed等，确保它们设置得当，以支持绕行行为[^5^]。 -
日志和调试：利用Apollo的日志系统来调试问题。查看决策规划模块的日志输出，了解在遇到慢速车时系统是如何响应的。
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社区和文档：Apollo社区和官方文档是解决问题的重要资源。参考相关的开发者社区讨论和文档，了解其他开发者是如何处理类似问题的[^1^][^2^]。
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测试和验证：在仿真环境或封闭测试场地中进行充分的测试，验证修改后的代码是否能够正确地处理慢速车绕行的场景。
以下是一些可能有用的参考资料地址：
- Apollo开发者社区关于静态障碍物绕行的讨论：仿真调试丨规划之静态障碍物绕行[^1^]
- Apollo开发者社区关于参考线生成的详细介绍：apollo介绍之参考线（二十七）[^2^]
- CSDN博客关于Apollo慢速车绕行的讨论：apollo决策规划学习--慢速障碍物超车[^5^]
- CSDN博客关于百度Apollo星火自动驾驶慢速车绕行的讨论：百度Apollo星火自动驾驶—慢速车绕行[^6^]
- CSDN博客关于参考线生成算法和源码的介绍：百度Apollo学习：参考线(ReferenceLine)生成算法和源码介绍[^9^]
请注意，解决此问题可能需要对Apollo平台有深入的了解和一定的技术背景。如果问题依然存在，建议在Apollo开发者社区发帖寻求帮助或联系Apollo技术支持。
