Spatio-Temporal Lattice Planning Using Optimal Motion Primitives

要約

ラティスベースの計画手法は、利用可能な動作を事前に計算されたプリミティブのセットに制限することで、自動運転車の動作計画の問題を簡素化します。
これらのプリミティブはオンラインで結合され、より複雑な操作が生成されます。
少なくとも 1 の実数 t が与えられた場合、コストが最適値の t の係数以下であるモーション プリミティブのシーケンスを介して格子内の任意の構成に到達できる場合、モーション プリミティブのセットは格子を t スパンします。
最小の t スパン セットを計算すると、計算されたモーションの品質とモーション プランニングのパフォーマンスの間のトレードオフのバランスがとれます。
この研究では、任意の格子に対するこの問題を混合整数線形プログラムとして定式化します。
また、これらのプリミティブを使用して動作計画問題を解決するための A* ベースのアルゴリズムも提案します。
最後に、格子ベースの計画における一般的な問題である、計画された動作から過剰な振動を除去するアルゴリズムを紹介します。
私たちの方法は、駐車場と高速道路の両方のシナリオでの自動運転で検証されています。

要約(オリジナル)

Lattice-based planning techniques simplify the motion planning problem for autonomous vehicles by limiting available motions to a pre-computed set of primitives. These primitives are then combined online to generate more complex maneuvers. A set of motion primitives t-span a lattice if, given a real number t at least 1, any configuration in the lattice can be reached via a sequence of motion primitives whose cost is no more than a factor of t from optimal. Computing a minimal t-spanning set balances a trade-off between computed motion quality and motion planning performance. In this work, we formulate this problem for an arbitrary lattice as a mixed integer linear program. We also propose an A*-based algorithm to solve the motion planning problem using these primitives. Finally, we present an algorithm that removes the excessive oscillations from planned motions — a common problem in lattice-based planning. Our method is validated for autonomous driving in both parking lot and highway scenarios.

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