Apollo Planning规划算法仿真调试(11)：速度规划ComputeSTBoundary

前言：

在Apollo决策规划算法进行速度规划时,一个被称为 “ST 图 ” 的工具可以帮助设计和选择速度曲线。在 ST 图中, “s” 表示⻋辆的纵向位移、 “t” 表示时间。 ST 图上的曲线是对⻋辆运动的描述,因为它说明了⻋辆在不同时间的位置。由于速度是位置变化的速率,所以可以通过查看曲线的斜率从 ST图上推断速度。斜坡越陡则表示在更短的时间段内有更大的移动,对应更快的速度。

本文将介绍在Apollo的决策规划算法中，是如何进行ST图的构建。调试场景如下：

正文： 

1、代码整体如下，主要逻辑在 GetOverlapBoundaryPoints 这个函数中

void STBoundaryMapper::ComputeSTBoundary(Obstacle* obstacle) const {
 
  if (FLAGS_use_st_drivable_boundary) {
 
   return;
 
  }
 
  std::vector<STPoint> lower_points;
 
  std::vector<STPoint> upper_points;
 
 
  if (!GetOverlapBoundaryPoints(path_data_.discretized_path(), *obstacle,
 
                               &upper_points, &