基础路线二：规划子系统与框架
规划子系统分为三层设计：任务规划（Mission planning），行为规划（Behavioral planning）和动作规划（Motion planning）。其中，任务规划也可称之为路径规划或者路由规划（Route planning）， 负责全局的路由寻径，如起点到终点的路径选择；行为规划也可称之为行为决策（Decision），负责根据结合全局路径信息、当前交通信息和障碍物等情况，给运动规划模块输入一系列的决策信息，如在十字路口通行优先级、交通堵塞处理、车辆汇流合理判断问题等；动作规划接收行为规划信息，生成一系列的动作以达到某种目的，如安全规避障碍物、准确进入停车位。
2．1 任务规划
根据道路网络定义文件（RNDF）中提供的数据来创建道路编码图形，对环境中的航路连通性进行描述，主要包括道路与道路之间的连接情况、通行规则以及道路的路宽等信息。任务规划器根据路网信息，计算每条道路的cost，生成车辆可行驶的路径。当然，在车辆动态行驶过程中，车辆会检测道路堵塞（blockage）等情况，添加新的观测数据进行路网图更新。任务规划器也会根据实时的路网信息进行可行驶路径规划。主要处理步骤为：
1． 根据路网信息，计算每条道路的cost，以进行任务规划；
2． 车辆实时检测阻塞或者根据静态障碍地图，进行路网信息更新；
3． 在阻塞前后进行U形转弯操作，将U形转弯赋予较低的cost，将通过阻塞赋予较高的cost；
4． 检测阻塞算法中漏过的一些障碍物，添加虚拟阻塞；
5． 道路信息是变化的，车辆会重新再次访问（Revisit）原来到过的地方，并通过指数型cost更新函数进行降低通过阻塞的cost。
2．2 行为规划
行为规划负责执行任务规划生成的路线，基于三种主要驾驶环境进行相应驾驶行为。三个环境分别是：道路（road）、交叉路口（intersection）和区域（zone）。
它们的相应驾驶行为分别是进行车道行驶，交叉路口处理和实现区域姿态处理（停车等）。
State estimator：将车辆的位置与世界模型结合起来，使用RNDF生成车辆位置。
Goal selector：使用状态估算器报告的当前逻辑位置来生成下一系列本地目标，以供运动计划者执行；这些将是道路目标或区域目标。
Lane selector： 使用周围的交通状况来确定最佳车道随时进入，并在可行时执行合并到该车道的操作。
Merge planner： 确定lane selector建议的车道的可行性。
Current scene reporter：将已知车辆和离散障碍物的列表提炼为几个离散数据元素，最值得注意的是当前车道中距Boss前方最近车辆的距离和速度。
Distance keeper： 利用周围的交通状况来确定必要的车道内车辆安全距离，并据此控制车辆的速度。
Vehicle driver： 将Distance keeper和Lane selector的输出与其自己的内部规则结合起来，以生成所谓的“运动参数”消息，可控制诸如速度，加速度和所需跟踪车道之类的细节。
Precedence estimator：使用已知的其他车辆列表及其状态信息来确定交叉路口的优先级。
Pan－head planner：传感器获取相关的信息，以进行交叉路口优先决策。
Transition manager：管理行为规划和运动规划之间的离散目标序列，确定何时传输到下一个目标序列。
场景：两车道汇流
主要判断指标包括：自车车道是否满足merge过去的空间；目标车道各障碍物前后以及障碍物之间是否满足自车merge过来后需要的空间；自车与merge目标点前后障碍物车的速度、加速度等指标是否合理。根据以上指标在目标车道挑选最好的merge目标点。
