1. 速度规划概述
什么是速度规划
速度规划，说白了就是给自动驾驶的车子定一个「速度曲线」。你想想看，路径规划告诉车子往哪走，但走多快、什么时候加速、什么时候刹车，这就是速度规划的事了。
我个人的理解更直白一些：速度规划就是解决「怎么踩油门和刹车」的问题。它接收路径规划给出的轨迹，然后在这条轨迹上分配每个点的速度、加速度、甚至加加速度（Jerk）。
举个例子，前方有个弯道。路径规划已经画好了转弯的路线，但速度规划要决定：入弯前减到多少？弯中能不能保持匀速？出弯时怎么平顺加速？这些决策直接影响乘客的舒适度和安全性。
核心定义：速度规划是在已知路径上，生成一个关于时间或里程的速度-位置（v-s）曲线，满足车辆动力学约束、交通规则约束和舒适性要求。
速度规划在自动驾驶中的角色
我在项目中遇到过不少同行，总觉得速度规划就是「路径规划的附属品」。其实不然。它的角色非常关键，我总结了三点：
- 安全兜底：路径规划可能给出一个理论上可行的路线，但速度规划才是真正决定「能不能安全通过」的关卡。比如前方突然出现障碍物，路径规划可能来不及重新规划，但速度规划可以立刻触发紧急制动。
- 舒适性担当：你想想看，同样的路径，一个老司机开和一个小白开，体验天差地别。速度规划就是那个「老司机」，它通过控制加速度变化率（Jerk），让加减速过程平顺自然。
- 效率优化器：在保证安全的前提下，速度规划要尽量让车子跑得快。我记得有一次调试，发现同样的路段，优化了速度规划参数后，通行时间缩短了15%。
我的经验：速度规划是「戴着镣铐跳舞」。镣铐是物理极限、法规限速、舒适阈值，舞姿是效率和平顺性。调优的本质就是在这些约束之间找平衡。
速度规划与路径规划的区别与联系
很多刚入行的朋友容易把这两个概念搞混。我画了一张图，帮你理清它们的关系：
我再从几个维度帮你对比一下：
| 对比维度 | 路径规划 | 速度规划 |
|---|---|---|
| 输出形式 | 空间点序列 (x, y, θ) | 速度/加速度序列 (v, a) |
| 主要约束 | 道路边界、障碍物、曲率 | 限速、加速度极限、舒适度 |
| 优化目标 | 路径最短、避障、平滑 | 时间最优、能耗最低、平顺 |
| 时间维度 | 不关心时间 | 核心关注时间 |
| 典型算法 | A*、RRT、Lattice Planner | ST图、QP优化、PID |
避坑提醒：我曾经犯过一个错误——把路径规划和速度规划完全解耦，各自独立调优。结果路径规划出来的路线曲率变化剧烈，速度规划根本没法平顺通过。后来我意识到，两者必须联合考虑，尤其是路径的曲率变化率，直接影响速度规划的可执行性。
速度规划的核心输入
搞清楚了角色和区别，我们再看看速度规划到底需要哪些输入。我个人习惯把它们分成三类：
- 静态输入：道路限速、曲率、坡度、交通标志。这些信息通常来自高精地图，变化频率低。
- 动态输入：前方障碍物的位置和速度、交通灯状态、自车状态（当前速度、加速度）。这些信息实时更新，是速度规划最头疼的部分。
- 约束输入：车辆动力学极限（最大加速度、最小转弯半径）、舒适性阈值（Jerk上限）、法规要求（限速、跟车距离）。
一个小技巧：调优时先把静态输入处理干净，比如地图限速的平滑滤波。我见过太多人一上来就调动态参数，结果静态输入里的噪声把整个系统带偏了。
速度规划的输出形式
速度规划的输出，常见的有两种形式：
- v-s 曲线：速度关于里程的函数。这种形式适合离线规划，计算简单，但无法直接处理时间相关的约束（比如红绿灯）。
- v-t 曲线：速度关于时间的函数。这种形式更贴近实际控制，但计算量更大，需要处理时间维度的积分。
实际工程中，我更喜欢用 ST 图（Speed-Time 图） 来做速度规划。它把障碍物投影到时间-里程空间，然后在这个空间里找一条不碰撞的路径。嗯，这个后面章节会详细讲。
// 一个简化的速度规划输出示例
// v-s 曲线：里程 s 对应的目标速度 v
s = [0.0, 10.0, 20.0, 30.0, 40.0] // 里程 (m)
v = [8.0, 8.0, 6.0, 4.0, 4.0] // 速度 (m/s)
// 对应的加速度可以通过差分计算
a = diff(v) / diff(s) * v_avg // 加速度 (m/s²)
说白了，速度规划就是把这些离散的点连成一条平滑的曲线，然后交给下层控制器去执行。控制器再根据实际反馈，做微调补偿。
好了，这一章我们理清了速度规划的基本概念、它在系统里的位置、以及和路径规划的分工。这些是后面所有调优工作的基础。你想想看，如果连「规划什么」都没搞清楚，调参数就是瞎调。