在自动驾驶领域，轨迹规划是确保车辆安全、高效行驶的关键技术之一。Optimal trajectory generation for dynamic street scenarios in a Frenet Frame 这个主题探讨的是如何在动态街景中为自动驾驶汽车生成最优轨迹，特别是在Apollo系统中的应用。Apollo是百度开发的一个开放源代码自动驾驶平台，它集成了多种功能，包括感知、定位、决策、规划等，为自动驾驶提供全面的解决方案。

Frenet框架是一种用于描述车辆在道路上运动的几何模型，特别适合于公路环境。在Frenet框架中，车辆的位置由沿着道路的纵向距离（s）和横向偏离（d）来定义，而不是全局笛卡尔坐标。这样的表示方式简化了路径规划，因为它考虑了道路的曲率信息，使得规划出的轨迹更符合实际道路条件。

轨迹规划的目标是在满足车辆动力学限制、环境障碍物规避、舒适性和实时性要求的前提下，找到一条从当前位置到目标位置的最优路径。动态街景意味着道路上可能存在不断变化的交通参与者，如其他车辆、行人、自行车等，这增加了轨迹规划的复杂性。

在Apollo的轨迹规划模块中，通常会采用一系列算法和技术来实现这一目标。需要进行路径预处理，生成一组候选路径，这些路径可能基于道路的拓扑结构和已知的高精度地图信息。接着，使用优化算法（如模型预测控制或遗传算法）来搜索这些路径中的最优轨迹，考虑到速度、加速度和转向角的约束。同时，动态避障策略会结合感知模块提供的实时信息，对潜在碰撞风险进行评估并调整轨迹。