Path Tracking Hybrid A* For Autonomous Agricultural Vehicles

要約

農業用車両の経路平滑化を含むシナリオにおいて、経路追跡ハイブリッド A* プランナーと結合階層型モデル予測制御 (MPC) コントローラーを提案します。
農地上の基準経路をたどる農業用車両の場合、特に畝間作業中に、曲率の制約や車体スケールの衝突回避に加えて、基準経路からの逸脱を最小限に抑えることが望まれます。
私たちの貢献は 3 つあります。
(1) 非ホロノミック制約と車両サイズ衝突回避を満たす経路追跡ハイブリッドA*を提案し、逸脱度を最小化するための新たなコスト関数とヒューリスティック関数を考案する。
経路追跡ハイブリッド A* は、オフラインでの平滑化だけでなく、予期せぬ障害物に直面した場合のリアルタイムの調整にも機能します。
(2) 線形化 MPC によって解かれた初期解と初期解の周りの非線形局所調整を使用して、平滑化された軌道を安全に追跡するための階層型 MPC を提案します。
(3) アルゴリズムのパフォーマンスを評価するために、実際の農場データセットに基づくベースライン比較を含む広範なシミュレーションを実行します。

要約(オリジナル)

We propose a path-tracking Hybrid A* planner and a coupled hierarchical Model Predictive Control (MPC) controller in scenarios involving the path smoothing of agricultural vehicles. For agricultural vehicles following reference paths on farmlands, especially during cross-furrow operations, a minimum deviation from the reference path is desired, in addition to the curvature constraints and body scale collision avoidance. Our contribution is threefold. (1) We propose the path-tracking Hybrid A*, which satisfies nonholonomic constraints and vehicle size collision avoidance, and devise new cost and heuristic functions to minimize the deviation degree. The path-tracking Hybrid A* can not only function in offline smoothing but also the real-time adjustment when confronted with unexpected obstacles. (2) We propose the hierarchical MPC to safely track the smoothed trajectory, using the initial solution solved by linearized MPC and nonlinear local adjustments around the initial solution. (3) We carry out extensive simulations with baseline comparisons based on real-world farm datasets to evaluate the performance of our algorithm.

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