4. ST图基础：ST图的构建方法、障碍物在ST图中的投影

各位同学，欢迎来到速度规划的核心基础——ST图。说实话，我刚开始接触自动驾驶规划时，觉得ST图就是个二维坐标系，没什么特别的。直到我在实际项目中，因为对ST图理解不够深，导致车辆在高速上跟车时频繁急刹，被测试同事吐槽“像新手司机”。从那以后，我才真正沉下心来研究ST图的每一处细节。

ST图，说白了就是“时间-路径坐标系”。S代表沿参考线的纵向位移，T代表时间。你想想看，速度规划要解决的核心问题是什么？就是在什么时间，车辆应该到达路径上的哪个位置。ST图正好把这个关系直观地表达出来了。

4.1 ST图的坐标系与构建方法

先说说ST图的坐标系。横轴是时间t，单位秒；纵轴是纵向位移s，单位米。这个s不是大地坐标系的x或y，而是沿着参考线累积的弧长。

构建ST图，我习惯分三步走：

1. 确定时间范围：通常取当前时刻到未来8-10秒。太短了来不及避障，太长了预测不准。
2. 确定位移范围：根据当前车速和最大加速度，估算车辆在时间范围内能到达的最远位置。一般取0到200米左右。
3. 离散化网格：把连续的时间-空间离散成网格。时间步长dt通常取0.1秒或0.2秒，位移步长ds取0.5米或1米。网格越细，精度越高，但计算量也越大。

这里有个小技巧——网格分辨率不是固定的。我在项目中遇到过这种情况：高速场景下，车辆移动快，网格可以粗一些；低速泊车场景下，车辆移动慢，网格必须细。所以我一般会根据车速动态调整网格密度。

// ST图网格构建伪代码
struct STGrid {
    double t_min, t_max;   // 时间范围
    double s_min, s_max;   // 位移范围
    double dt;             // 时间步长
    double ds;             // 位移步长
    vector<vector<double>> cost;  // 代价矩阵
};

STGrid BuildSTGrid(double current_speed) {
    STGrid grid;
    grid.t_min = 0.0;
    grid.t_max = 10.0;  // 10秒规划时域
    grid.s_min = 0.0;
    // 根据车速估算最远距离
    grid.s_max = current_speed * 10.0 + 0.5 * 3.0 * 100.0;
    grid.dt = 0.1;      // 100ms分辨率
    grid.ds = 0.5;      // 0.5m分辨率
    return grid;
}

4.2 障碍物在ST图中的投影

有了ST图这个“画布”，接下来就要把障碍物“画”上去。障碍物投影，就是把三维世界中的障碍物运动，映射到二维的ST平面上。

怎么投影？核心思想是：对于每个时刻t，计算障碍物在参考线上的纵向覆盖范围[s_min, s_max]。

具体步骤是这样的：

• 第一步：获取障碍物的预测轨迹。对于动态障碍物，预测模块会给出未来若干时刻的位置序列。
• 第二步：把每个时刻的障碍物位置，投影到参考线上。投影方式通常是找参考线上最近的点，取该点的s值。
• 第三步：考虑障碍物的几何尺寸。不能只投影一个点，要投影成一个矩形区域。障碍物有长有宽，投影到ST图上就变成了一个“块”。

4.3 静态障碍物与动态障碍物的ST表示

静态障碍物和动态障碍物，在ST图上的表现完全不同。我刚开始做的时候，把两者混为一谈，结果规划出来的轨迹要么太保守，要么太激进。

特性	静态障碍物	动态障碍物
ST图形状	竖直条带	倾斜平行四边形
时间维度	贯穿整个时间轴	只在特定时间段出现
位移范围	固定不变	随时间变化
投影复杂度	低，一次投影即可	高，需要预测轨迹
典型示例	路边的锥桶、停着的车	同向行驶的车辆、横穿的行人

静态障碍物：它在ST图上是一条竖直的带状区域。为什么？因为静态障碍物的位置不随时间变化，所以它在每个时刻的s范围都一样。比如路边停着一辆车，占据s=50到s=55这段区域，那么在整个时间轴上，这段区域都是不可通行的。

动态障碍物：它在ST图上是一个倾斜的平行四边形。前车在向前移动，它的s值随时间增大，所以投影区域是斜向右上的。对向来车呢？它的s值随时间减小，投影区域是斜向右下的。

这里有个坑——动态障碍物的速度变化。我曾经假设障碍物匀速运动，结果前车突然刹车，我的规划轨迹直接怼上去了。后来我改用分段匀速模型，每段1秒，速度可以变化。虽然计算量大了点，但安全性提升了一大截。

4.4 ST图的可通行区域构建

把所有障碍物投影到ST图上之后，剩下的空白区域就是可通行区域。速度规划的任务，就是在可通行区域内找一条从起点到终点的最优路径。

构建可通行区域，我通常这样做：

• 初始化：整个ST图都是可通行的。
• 标记障碍物：把所有障碍物投影区域标记为不可通行。
• 膨胀处理：对障碍物区域进行膨胀，留出安全距离。
• 连通性检查：检查起点到终点是否存在连续的可通行路径。

如果可通行区域被障碍物完全切断，那就需要重新规划路径，或者降低速度目标。我在高速上遇到过这种情况——前方事故车辆横在路中间，ST图上可通行区域被完全阻断。这时候速度规划必须通知路径规划模块重新选路。

下面这张SVG图，展示了ST图的核心构建逻辑：

4.5 实际项目中的ST图应用技巧

最后，分享几个我在实际项目中积累的ST图应用技巧：

• 多障碍物重叠处理：当多个障碍物在ST图上重叠时，取它们的并集作为不可通行区域。别取交集，那会漏掉障碍物。
• 障碍物优先级：不是所有障碍物都需要投影到ST图上。远处的、不在自车车道上的障碍物，可以忽略。我一般只考虑自车车道及相邻车道、距离100米以内的障碍物。
• ST图的可视化调试：一定要把ST图画出来看。我每次调试都会把ST图实时显示在屏幕上，障碍物投影区域用红色标出，规划轨迹用蓝色标出。一眼就能看出问题在哪。