Optimal Vehicle Trajectory Planning for Static Obstacle Avoidance using Nonlinear Optimization

要約

車両の軌道計画は自動運転システムの重要なコンポーネントです。
実際のシステムでは、コンポーネントが実行可能な軌道を計算するだけでなく、特定の快適性指標を考慮した快適な軌道も計算する必要があります。
それにもかかわらず、システムを商用製品として展開するには、計算効率が非常に重要です。
この論文では、非線形最適化に基づく新しい軌道計画アルゴリズムを紹介します。
このアルゴリズムは、運動学的に実現可能で快適に最適な軌道を計算し、静的な障害物との衝突回避を実現します。
さらに、このアルゴリズムは時間効率が優れています。
Intel i7 マシンでは 10 ミリ秒以内、Nvidia Drive Orin プラットフォームでは 20 ミリ秒以内に 6 秒の軌跡を生成します。

要約(オリジナル)

Vehicle trajectory planning is a key component for an autonomous driving system. A practical system not only requires the component to compute a feasible trajectory, but also a comfortable one given certain comfort metrics. Nevertheless, computation efficiency is critical for the system to be deployed as a commercial product. In this paper, we present a novel trajectory planning algorithm based on nonlinear optimization. The algorithm computes a kinematically feasible and comfort-optimal trajectory that achieves collision avoidance with static obstacles. Furthermore, the algorithm is time efficient. It generates an 6-second trajectory within 10 milliseconds on an Intel i7 machine or 20 milliseconds on an Nvidia Drive Orin platform.

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