Safe and Efficient Trajectory Optimization for Autonomous Vehicles using B-spline with Incremental Path Flattening

要約

Bスプライン曲線を用いた勾配ベースの軌道最適化は、その高速な収束と連続的な軌道生成により、無人航空機（UAV）に広く用いられている。しかし、自律走行車両（AV）における経路-速度結合軌道計画へのBスプライン曲線の適用は、車両形状の過近似を低減し、運動力学的制約を満足しつつ、Bスプライン曲線を用いて衝突のない軌道を作成することが困難であるため、非常に限定的であった。これらの課題を解決するために、本論文では、新規な円盤型掃引体積（SV）、増分経路平坦化（IPF）、および運動力学的実現可能性ペナルティ法を提案する。円盤型SV推定法は、SVの過近似を低減する新しい手法であり、IPFの衝突点探索に用いられる。IPFでは、衝突点を用いて軌道を障害物から遠ざけ、曲率重みを繰り返し増加させることで、SVを減少させ、衝突のない軌道を生成する。さらに、Bスプライン曲線を用いたAVの運動力学的制約を満たすために、縦方向と横方向の速度と加速度のペナルティとともに、クランプされたBスプライン曲率ペナルティを適用する。我々の実験結果は、様々なシミュレーション環境において、我々の手法が最先端のベースラインを上回ることを実証している。また、AVを用いた実環境での実験も行い、提案手法のシミュレーションによる追跡性能を検証した。

要約(オリジナル)

Gradient-based trajectory optimization with B-spline curves is widely used for unmanned aerial vehicles (UAVs) due to its fast convergence and continuous trajectory generation. However, the application of B-spline curves for path-velocity coupled trajectory planning in autonomous vehicles (AVs) has been highly limited because it is challenging to reduce the over-approximation of the vehicle shape and to create a collision-free trajectory using B-spline curves while satisfying kinodynamic constraints. To address these challenges, this paper proposes novel disc-type swept volume (SV), incremental path flattening (IPF), and kinodynamic feasibility penalty methods. The disc-type SV estimation method is a new technique to reduce SV over-approximation and is used to find collision points for IPF. In IPF, the collision points are used to push the trajectory away from obstacles and to iteratively increase the curvature weight, thereby reducing SV and generating a collision-free trajectory. Additionally, to satisfy kinodynamic constraints for AVs using B-spline curves, we apply a clamped B-spline curvature penalty along with longitudinal and lateral velocity and acceleration penalties. Our experimental results demonstrate that our method outperforms state-of-the-art baselines in various simulated environments. We also conducted a real-world experiment using an AV, and our results validate the simulated tracking performance of the proposed approach.

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