第二章第六节 ST图与迭代优化
速度规划和路径规划类似，需要选取凸空间，加速超越障碍物/减速避障这个障碍物，但是加速减速取中间值是不可以的，会直接撞上去
如何选择加速/减速，就是一个决策
路径规划的自然坐标系的坐标轴是参考线
速度…是路径规划的结果path，生成ST图
这个很好理解嘛：路径规划是想按照参考线走，所以s轴选他，而速度规划是想按照path走，所以s轴选他
1.动态障碍物投影frenet坐标，生成ST图
ST图画法
这个方法特别依赖于对障碍物的预测，前面图这样话是因为已经假设车辆匀速直线运动，这样在ST图中障碍物的所占位置就可以被画出，但实际上障碍物怎么走是不知道的，它可能加/减速，还可能拐弯
SL ST如何迭代求解
1）若维持当前状态会发生碰撞-但直接改变速度就可以避免碰撞，如之前的情况所示，直接确定加速/减速即可
2）速度无论怎么规划都会碰撞，则要路径重新规划
除非速度倒着走，如下：
则路径规划结果如下：【采用预测碰撞位置 构建虚拟碰撞物，再轨迹规划】
轨迹规划对速度规划规划的影响。如果速度规划成绕一下，则速度规划的ST图像如下，这样就有解释了（补充：老王说他这里画错了，即使障碍物到达拐点，还是需要投影的，只是这时即使自车和obs在同一个s下，对应的l也不同。但我觉得像下面这样画就很清晰！）
3）在整个运动过程中他车也可能发生变化，则轨迹又得重新规划（因为预估的碰撞点不一样啦，虚拟障碍物位置也不一样了）；则相应的ST也会变化【因为障碍物位置变了解空间也变了】，所以速度规划结构也变了
扩展：
1.博弈问题（我往左开，obs也左开就很容易撞，我再右它也右），车辆状态很难预测，和它车距离很近，他车预测结果可能急剧变化
博弈时候，自车也不能直接停下来，因为有还有车在我后面排着。如汇入问题
eg2：十字路口直行和左转车辆谁先过的博弈问题
