Consideration of Vehicle Characteristics on the Motion Planner Algorithm

要約

自動運転車の制御は、一般に 2 つの主要な領域に分かれています。
軌道の計画と追跡。
現在、軌道計画は主に粒子または運動学モデルベースの最適化コントローラーによって行われています。
これらのプランナーの出力は、CG の高さとその効果を考慮していないため、さまざまな車両タイプ、特に CG の高い車両に対して固有のものではありません。
その結果、追跡コントローラーは、これらの次善の軌道を実現しようとしながら、車両のハンドリングと快適性の制約を回避するために懸命に作業する必要がある場合があります。
この論文では、定常状態方程式を使用して横方向およびロールベースの荷重伝達を推定する単純化された複線モデルを備えたプランナーと、ソルバーの作業負荷を軽減する単純化されたタイヤ モデルを考慮することで、この問題に対処しようとしています。
開発されたプランナーは、高加速条件と低加速条件の両方および異なる車高での衝突回避シナリオにおいて、広く使用されている粒子および運動学モデル プランナーと比較されます。

要約(オリジナル)

Autonomous vehicle control is generally divided in two main areas; trajectory planning and tracking. Currently, the trajectory planning is mostly done by particle or kinematic model-based optimization controllers. The output of these planners, since they do not consider CG height and its effects, is not unique for different vehicle types, especially for high CG vehicles. As a result, the tracking controller may have to work hard to avoid vehicle handling and comfort constraints while trying to realize these sub-optimal trajectories. This paper tries to address this problem by considering a planner with simplified double track model with estimation of lateral and roll based load transfer using steady state equations and a simplified tire model to reduce solver workload. The developed planner is compared with the widely used particle and kinematic model planners in collision avoidance scenarios in both high and low acceleration conditions and with different vehicle heights.

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