參考：
Apollo的Planning分為參考線平滑、決策、路徑規划、速度規划等部分。
從整體上來說，規划模塊的架構分為兩個部分：一部分負責對數據的監聽、獲取和預處理；另一部分負責管理各個優化模塊。數據進入后，對其綜合處理為規划模塊的內部數據結構，由任務管理器調度合適的優化器進行各個優化任務。綜合優化的結果，經過最終的驗證后，輸出給控制模塊。
在設計上，實現了策略的可插拔，使得各個優化器可以靈活配置不同策略，提升迭代效率。
EM-Planner是具體的規划實施類，它基於高精地圖、導航路徑及障礙物信息作出實際的駕駛決策，包括路徑、速度等方面。
首先使用DP（動態規划）方法確定初始的路徑和速度，再利用QP（二次規划）方法進一步優化路徑和速度，以得到一條更平滑的軌跡，既滿足舒適性，又方便車輛操縱。
基於樣條的車輛軌跡優化二次規划，為了尋求更優質更平滑，體感更好的路徑，需要使用二次規划的方法尋找。需要的限制條件有：曲率和曲率連續性、貼近中心線、避免碰撞。
將路徑划分為n段，每段路徑用一個多項式來表示。
每個樣條段 i 都有沿着參考線的累加距離
。每段的路徑默認用5階多項式表示：
優化問題：
初始點約束：
終點約束：
平滑節點約束：
點采樣邊界約束：
在路徑上均勻的取樣m個點，檢查這些點上的障礙物邊界。將這些約束轉換為QP約束不等式，使用不等式：
