一、速度规划概述

各位同学好，我是你们的速度规划课讲师。今天咱们聊聊速度规划在自动驾驶里到底扮演什么角色。

说实话，我刚入行那会儿，觉得路径规划才是核心——车能走就行，速度嘛，加减速谁不会？结果第一次实车测试就给我上了一课。车是能走了，但坐上去像坐过山车，乘客差点投诉我们。嗯，从那以后我才真正重视起速度规划。

1.1 速度规划在自动驾驶中的角色

自动驾驶系统里，规划模块通常分两层：路径规划和速度规划。路径规划告诉你「往哪走」，速度规划告诉你「怎么走」。

你可以把路径规划想象成地图上的路线，而速度规划就是司机脚下的油门和刹车。没有速度规划，车要么猛冲猛停，要么龟速爬行——这两种体验，乘客都受不了。

我在项目中遇到过最典型的场景：前方有个弯道，路径规划已经画好了弧线，但如果不做速度规划，车以60km/h入弯，侧向加速度直接超标，轻则乘客东倒西歪，重则车辆失控。速度规划的任务就是提前告诉你：这里必须减速到30km/h。

1.2 速度规划与路径规划的关系

这两者的关系，我习惯用一个比喻：路径是骨架，速度是血肉。

• 路径规划：输出一条几何曲线，包含位置(x, y)和朝向(θ)。它不考虑时间，只考虑空间。
• 速度规划：在路径上叠加时间信息，输出每个点的速度v、加速度a、甚至加加速度jerk。

你想想看，如果只有路径没有速度，控制模块根本不知道该用多大力踩油门。反过来，如果速度规划不考虑路径的曲率变化，那减速点就会算错——要么提前刹停，要么入弯才急刹。

维度	路径规划	速度规划
输出内容	(x, y, θ) 序列	(v, a, t) 序列
约束来源	道路边界、障碍物位置	动力学、舒适性、法规
优化目标	最短路径、避障	最小时间、最小能耗、最舒适
耦合方式	先路径后速度（解耦）	路径速度联合优化（耦合）

1.3 速度规划的核心目标

速度规划到底要达成什么？我总结为三个字：安、舒、快。

1. 安全（Safety）：这是底线。不能碰撞、不能超速、不能超出车辆物理极限。说白了，速度规划的第一原则是「别出事」。
2. 舒适（Comfort）：这是用户体验。急加速、急刹车、频繁点头，乘客会晕车。舒适性通常用 jerk（加加速度）来量化，一般控制在 ±2 m/s³ 以内。
3. 高效（Efficiency）：这是商业价值。同样的路程，谁跑得快谁先到。但高效不能牺牲安全和舒适。

这三个目标经常打架。比如前方有车加塞，安全要求急刹，舒适要求缓刹，高效要求尽快通过。怎么平衡？这就是速度规划算法的核心挑战。

1.4 速度规划的评价指标

怎么判断一个速度规划做得好不好？不能光靠感觉。我常用的评价指标有这几个：

• 最大加速度/减速度：一般控制在 ±3 m/s² 以内，紧急情况可放宽到 ±5 m/s²。
• 最大 jerk：舒适性核心指标，建议 ≤ 2 m/s³。
• 行程时间：从起点到终点的时间，越短越好，但不能违反限速。
• 能耗：对于电动车尤其重要，急加速急减速都会增加能耗。
• 跟踪误差：规划的速度曲线，控制模块能不能跟得上？跟不上的规划就是废纸。

我习惯把这些指标做成一个打分表，每次算法迭代后跑一遍仿真，看看分数变化。下面是我常用的一个模板：

指标	优秀	合格	不合格
最大加速度 (m/s²)	≤ 2.0	2.0 ~ 3.5	> 3.5
最大 jerk (m/s³)	≤ 1.0	1.0 ~ 2.0	> 2.0
行程时间偏差	≤ 5%	5% ~ 15%	> 15%
跟踪误差 (m/s)	≤ 0.3	0.3 ~ 0.8	> 0.8

1.5 速度规划知识体系总览

讲了这么多，咱们用一张图把速度规划的知识体系串起来。这张图是我自己整理的，涵盖了从输入到输出的完整链路。

这张图把速度规划的流程拆成了五层：输入层收集路径、状态、感知和任务信息；核心算法层做速度曲线的生成；约束层确保输出不越界；输出层给出最终的 v-t 曲线；评价层反馈迭代。

后面的课程，我们会逐一深入每一层。今天先把框架搭好，后面学起来才不会迷路。