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🌟 面向自动驾驶规划算法工程师的专属指南 🌟
欢迎来到《Apollo9.0 Planning2.0决策规划算法代码详细解析》专栏！本专栏专为自动驾驶规划算法工程师量身打造，旨在通过深入剖析Apollo9.0开源自动驾驶软件栈中的Planning2.0模块，帮助读者掌握自动驾驶决策规划算法的核心原理与实现细节。
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在自动驾驶算法的开发过程中，调试是至关重要的一环。本专栏将带你深入掌握VSCode+GDB这一强大的调试工具组合，让你能够逐行分析代码，精准定位问题，从而洞悉算法背后的逻辑与原理。通过实战演练，你将学会如何高效地利用调试工具，提升代码质量与开发效率。
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一、PlanningComponent::Proc() 简介
PlanningComponent::Proc() 作为整个planning 模块的入口，每个planning周期都会执行一次，主要提供以下一些功能：
- CheckRerouting() 重新路由判断
- 更新local_view_，local_view_中包含一次planning需要的所有外部信息
- CheckInput() 检查输入
- 规划器进行规划，并给输出轨迹赋值
- 更新轨迹的时间戳，并且发布轨迹
二、PlanningComponent::CheckRerouting() 重新路由判断
PlanningComponent::CheckRerouting()函数读取 planning的结果，判断是否需要重新规划routing，如果需要重新routing，调用rerouting_client_发送rerouting请求；
void PlanningComponent::CheckRerouting() {auto* rerouting = injector_->planning_context()->mutable_planning_status()->mutable_rerouting();if (!rerouting->need_rerouting()) {return;}common::util::FillHeader(node_->Name(),rerouting->mutable_lane_follow_command());auto lane_follow_command_ptr =std::make_shared<apollo::external_command::LaneFollowCommand>(rerouting->lane_follow_command());rerouting_client_->SendRequest(lane_follow_command_ptr);rerouting->set_need_rerouting(false);
}
三、更新local_view_
local_view_中包含一次planning需要的所有外部信息：
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<relative_map::MapMsg> relative_map;std::shared_ptr<PadMessage> pad_msg;std::shared_ptr<storytelling::Stories> stories;std::shared_ptr<PlanningCommand> planning_command;std::shared_ptr<routing::LaneWaypoint> end_lane_way_point;
};更新前：
更新后：
以local_view_.planning_command为例，语法细节如下：
local_view_.planning_command =std::make_shared<PlanningCommand>(planning_command_);在这段代码中，local_view_.planning_command 被赋予了一个新的std::shared_ptr<PlanningCommand>，该指针指向一个通过 std::make_shared<PlanningCommand> 新创建的 PlanningCommand 对象。这个新对象是通过拷贝构造函数从 planning_command_ 初始化而来的。
具体步骤如下：
-
内存分配和对象构造：
std::make_shared<PlanningCommand>(planning_command_)调用会首先分配一块足够大的内存区域来同时存储PlanningCommand对象和与之关联的引用计数（以及可能的控制块，用于存储删除器等）。然后，在这块内存上构造一个PlanningCommand对象，作为参数传递的planning_command_被用作这个新对象的拷贝源。 -
智能指针初始化：构造好的
PlanningCommand对象地址被传递给std::shared_ptr<PlanningCommand>的构造函数，从而创建一个管理这个新对象的智能指针。此时，引用计数被初始化为1，表示有一个std::shared_ptr实例（即我们刚刚创建的）正在指向这个对象。 -
赋值操作：最后，这个新创建的
std::shared_ptr<PlanningCommand>被赋值给local_view_.planning_command。如果local_view_.planning_command之前已经指向了一个PlanningCommand对象，那么那个对象的引用计数会递减（如果递减到0，则对象会被自动删除）。然后，local_view_.planning_command开始指向新创建的对象。
需要注意的是，由于 std::make_shared 和 std::shared_ptr 的使用，这段代码是线程安全的（在赋值操作本身这一层面，但前提是 local_view_ 和 planning_command_ 的访问已经被适当地同步了，比如通过互斥锁）。此外，它也符合RAII（资源获取即初始化）原则，因为智能指针的构造函数会自动管理资源的获取（在这里是对象的创建和内存的分配），而析构函数则会在适当的时候（比如智能指针离开其作用域时）自动释放资源（在这里是减少引用计数并在必要时删除对象）。
还有一点很重要，就是 PlanningCommand 类必须有一个可访问的拷贝构造函数，因为 std::make_shared 在这里使用了它来从 planning_command_ 创建新对象。如果 PlanningCommand 是不可拷贝的（即它的拷贝构造函数被删除或声明为 delete），那么这段代码将无法编译。
四、PlanningComponent::CheckInput() 检查输入
bool PlanningComponent::CheckInput() {ADCTrajectory trajectory_pb;auto* not_ready = trajectory_pb.mutable_decision()->mutable_main_decision()->mutable_not_ready();if (local_view_.localization_estimate == nullptr) {not_ready->set_reason("localization not ready");} else if (local_view_.chassis == nullptr) {not_ready->set_reason("chassis not ready");} else if (HDMapUtil::BaseMapPtr() == nullptr) {not_ready->set_reason("map not ready");} else {// nothing}if (FLAGS_use_navigation_mode) {if (!local_view_.relative_map->has_header()) {not_ready->set_reason("relative map not ready");}} else {if (!local_view_.planning_command ||!local_view_.planning_command->has_header()) {not_ready->set_reason("planning_command not ready");}}if (not_ready->has_reason()) {AINFO << not_ready->reason() << "; skip the planning cycle.";common::util::FillHeader(node_->Name(), &trajectory_pb);planning_writer_->Write(trajectory_pb);return false;}return true;
}五、调用规划器进行规划，并给输出轨迹赋值
ADCTrajectory adc_trajectory_pb;planning_base_->RunOnce(local_view_, &adc_trajectory_pb);auto start_time = adc_trajectory_pb.header().timestamp_sec();common::util::FillHeader(node_->Name(), &adc_trajectory_pb);默认的planning_base_是OnLanePlanning，数据结构如下：
六、更新轨迹的时间戳，并且发布轨迹
const double dt = start_time - adc_trajectory_pb.header().timestamp_sec();for (auto& p : *adc_trajectory_pb.mutable_trajectory_point()) {p.set_relative_time(p.relative_time() + dt);}planning_writer_->Write(adc_trajectory_pb);