前言：

最近很多粉丝问在apollo规划算法planning模块中，如何才能对运动的障碍物进行绕行。动态障碍物的绕行在量产项目中是一个很大的话题，需要很复杂的逻辑与场景去解决。

这里先不讨论量产解法，提供一种在apollo的仿真环境中动态障碍物绕行的解决思路。先上动态障碍物绕行视频：

Apollo规划决策算法仿真调试(4):动态障碍物绕行

如果对Apollo规划决策算法仿真调试感兴趣，想了解规划算法的实施细节，可以持续关注系列文章：

Apollo规划决策算法仿真调试(1): 使用Vscode断点调试apollo的方法

Apollo规划决策算法仿真调试(2)：使用bazel 编译自定义代码模块_

Apollo规划决策算法仿真调试(3)：ReferenceLineProvider参考线生成流程

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (5)：规划算法流程介绍

Apollo Planning决策规划算法代码详细解析 (14):SPEED_BOUNDS_PRIORI_DECIDER

自动驾驶算法详解(1) : Apollo路径规划 Piecewise Jerk Path Optimizer的python实现

后续更多的算法细节调试过程在csdn专栏进行更新，有需要的可以订阅：

https://blog.csdn.net/nn243823163/category_11807746.html?spm=1001.2014.3001.5482https://blog.csdn.net/nn243823163/category_11807746.html?spm=1001.2014.3001.5482 正文如下：

1、动态障碍物绕行分析：

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2、PathLaneBorrowDecider分析

需要进入借道场景才可以触发绕行功能。

3、PathBoundsDecider分析：

可以看到经过PathBoundsDecider计算后，总共形成3个pathBoundary，分别是fallback、regular、right-forward

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相关代码如下：

// Update the path boundary into the reference_line_info.    std::vector<std::pair> regular_path_bound_pair;    for (size_t i = 0; i < regular_path_bound.size(); ++i) {      regular_path_bound_pair.emplace_back(std::get(regular_path_bound[i]), std::get(regular_path_bound[i]));    }    candidate_path_boundaries.emplace_back(std::get(regular_path_bound[0]), kPathBoundsDeciderResolution, regular_path_bound_pair);    std::string path_label = "";    switch (lane_borrow_info) {      case LaneBorrowInfo::LEFT_BORROW: path_label = "left"; break;      case LaneBorrowInfo::RIGHT_BORROW: path_label = "right"; break;      default: path_label = "self"; // exist_self_path_bound = true; // regular_self_path_bound = regular_path_bound; break;    }    // RecordDebugInfo(regular_path_bound, "", reference_line_info);    candidate_path_boundaries.back().set_label( absl::StrCat("regular/", path_label, "/", borrow_lane_type));    candidate_path_boundaries.back().set_blocking_obstacle_id( blocking_obstacle_id);  }

4、PathAssessmentDecider分析

PathAssessmentDecider中进行路径选择，排序前：

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排序后：

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5、最终选择的路径

可以看到，最终选择的路径是向右借道的路径。

路径如下：

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6、最终结果如下：

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