一、环境配置基础准备

自动驾驶规划模块的开发环境搭建就像组装一台精密仪器，每个部件都需要精准配合。我们以Apollo 6.0版本为例，首先需要准备：

1. 硬件要求：

   
   
   
   • 至少16GB内存（规划算法仿真时消耗较大）
   • 50GB可用SSD存储空间
   • NVIDIA显卡（建议RTX 3060以上）

2. 软件基础：bash

   
   
   

   必需依赖项安装

   
   
   

   sudo apt-get install -y git-core bash-completion docker.io
   sudo usermod -aG docker $USER # 当前用户加入docker组

注意：建议使用Ubuntu 18.04/20.04 LTS版本，避免兼容性问题。笔者曾在Ubuntu 22.04上遇到GLIBC版本冲突，耗时两天才解决。

二、Apollo源码获取与编译

规划模块的代码位于modules/planning目录，我们需要完整获取代码库：

bash git clone https://github.com/ApolloAuto/apollo.git cd apollo git checkout v6.0.0 # 指定稳定版本

编译环境配置是新手最容易踩坑的环节，建议按步骤操作：

1. Bazel构建系统配置：
   bash ./apollo.sh clean # 清理可能存在的中间文件 ./apollo.sh build # 首次编译耗时约30分钟

编译过程中常见两个问题：
- 内存不足导致进程被kill：添加交换分区或减少并行编译线程（--jobs=4）
- Protobuf版本冲突：需完全删除系统原有protobuf

三、规划模块专项配置

规划模块的核心配置文件位于：
modules/planning/conf/ ├── planning_config.pb.txt # 主配置文件 └── traffic_rule_config.pb.txt # 交通规则配置

关键参数调优示例：protobuf

planning_config.pb.txt

defaulttaskconfig: {
tasktype: LANECHANGEDECIDER lanechangedeciderconfig {
enablelanechangeurgencycheck: true
enableprioritizechange_lane: false
}
}

建议开发时开启调试日志：
c++ // 在planning_component.cc中添加 ADEFF_LOG(INFO) << "Current trajectory points: " << trajectory_debug.DebugString();

四、开发工具链搭建

高效的开发需要合适的工具组合：

1. VSCode配置：
   json { "configurations": [ { "name": "Apollo", "includePath": [ "${workspaceFolder}/**", "/apollo/bazel-apollo/external/**" ], "defines": ["PROTOBUF_INLINE_NOT_IN_HEADERS=0"] } ] }

2. 调试技巧：

   
   
   
   • 使用gdb调试需先编译debug模式：
     bash bazel build -c dbg //modules/planning:planning
   • 可视化调试建议结合Dreamviewer的PnC Monitor面板

五、二次开发实战建议

根据笔者参与某L4级园区物流车的开发经验，规划模块改进通常涉及：

1. 算法替换：
   c++ // 在planner_dispatcher.cc中注册自定义算法 planner_factory_.RegisterPlanner( PlannerType::MY_ALGORITHM, []() -> Planner* { return new MyCustomPlanner(); });

2. 性能优化技巧：

   
   
   
   • 使用TBB并行化代价计算
   • 利用SIMD指令优化轨迹采样
   • 建立场景缓存机制减少重复计算

3. 测试验证体系：bash

   
   
   

   运行单元测试

   
   
   

   bazel test //modules/planning/test:lanefollowtest

   
   
   

   场景测试

   
   
   

   cyberrecorder play -f demourban_xx.record

六、常见问题解决方案

Q1：规划轨迹出现突变跳变？
- 检查参考线平滑算法参数
- 验证Frenet坐标系转换的正确性

Q2：决策逻辑不符合预期？
- 使用planning_debug主题输出决策树
- 检查scenario_manager的状态迁移条件

Q3：实时性不满足要求？
- 采样点数量与质量权衡
- 考虑引入轨迹缓存机制

开发环境的搭建只是万里长征第一步，建议后续重点关注：
1. Apollo社区每周技术分享会
2. 规划算法论文复现（如EM Planner、Lattice Planner等）
3. 真实路测数据回灌验证

记住：好的规划模块应该像老司机一样，既能遵守规则，又能灵活应变。遇到问题时，不妨从人类驾驶行为中寻找灵感。