无人驾驶轨迹规划的目标是获得一系列由径点组成的车辆实际可行驶的径，每个径点都包含了物理坐标、速度和达到该径点的时间戳。
轨迹规划要将其它交通参与者(其它车辆、行人)纳入轨迹的计算中。在Apollo中，所有障碍物(包括动态障碍物和静态障碍物)都由模块检测，然后由prediction生成预测轨迹。最终提供给Planning模块参与轨迹生成的计算。
Apollo中通过cost函数来选择最优轨迹，cost函数可以有多重维度的考量，比如偏离车道中心的距离、超速、碰撞避免、舒适度等等。忽悠美女老板结局
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