Optimizing Energy-Efficient Braking Trajectories with Anticipatory Road Data for Automated Vehicles

要約

自動運転における軌道計画は通常、車両に搭載されたセンサーの範囲内で安全性と快適性の要件を満たすことに焦点を当てます。
この論文では、制限速度、道路の勾配、信号など、現地の知覚範囲を超えた予測的な道路データを活用して、エネルギー効率の高いブレーキ軌道を最適化する方法を紹介します。
そのために、エネルギー消費を削減するコースティングとアクティブ ブレーキを組み合わせて、現在の車両速度から一定距離前方のより低い目標速度に移行します。
惰行段階と制動段階の連続制御の間の切り替えの瞬間を見つけることは、惰行期間の最大化と制動力の最小化の間の最適なトレードオフとして扱われます。
結果として得られる切り替え最適制御問題は、必要な最適条件を導出することで解決されます。
多相軌道に対する追加の実現可能性制約の組み込みを容易にするために、パラメトリック最適化に基づく次善の代替ソリューションが提案されます。
両方の方法をシミュレーションで比較します。

要約(オリジナル)

Trajectory planning in automated driving typically focuses on satisfying safety and comfort requirements within the vehicle’s onboard sensor range. This paper introduces a method that leverages anticipatory road data, such as speed limits, road slopes, and traffic lights, beyond the local perception range to optimize energy-efficient braking trajectories. For that, coasting, which reduces energy consumption, and active braking are combined to transition from the current vehicle velocity to a lower target velocity at a given distance ahead. Finding the switching instants between the coasting phases and the continuous control for the braking phase is addressed as an optimal trade-off between maximizing coasting periods and minimizing braking effort. The resulting switched optimal control problem is solved by deriving necessary optimality conditions. To facilitate the incorporation of additional feasibility constraints for multi-phase trajectories, a sub-optimal alternative solution based on parametric optimization is proposed. Both methods are compared in simulation.

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