Graph-based Path Planning with Dynamic Obstacle Avoidance for Autonomous Parking

要約

駐車場のシナリオでの安全で効率的なパス計画は、静的および動的な障害に満ちた乱雑な環境が存在するため、重要な課題を提示します。
これに対処するために、動的障害の予測を計画プロセスにシームレスに統合し、衝突のないパスの生成を確保する、斬新で計算効率の高い計画戦略を提案します。
私たちのアプローチは、グラフのノード探索中の動的障害の予測を明示的に説明し、動的障害物の回避を可能にする、時間をインデックスしたバリアントを導入することにより、従来のハイブリッドA Starアルゴリズムに基づいています。
オンライン計画フレームワーク内に時間をインデックスしたハイブリッドAスターアルゴリズムを統合して、各計画ステップでローカルパスを計算し、適応的に選択された中間目標に導かれます。
提案された方法は、垂直、角度のある、並列駐車を含む多様な駐車場シナリオで検証されています。
シミュレーションを通じて、駐車状況の最先端のスプラインベースの計画方法と比較した場合、効率と安全性を大幅に改善するアプローチの可能性を紹介します。

要約(オリジナル)

Safe and efficient path planning in parking scenarios presents a significant challenge due to the presence of cluttered environments filled with static and dynamic obstacles. To address this, we propose a novel and computationally efficient planning strategy that seamlessly integrates the predictions of dynamic obstacles into the planning process, ensuring the generation of collision-free paths. Our approach builds upon the conventional Hybrid A star algorithm by introducing a time-indexed variant that explicitly accounts for the predictions of dynamic obstacles during node exploration in the graph, thus enabling dynamic obstacle avoidance. We integrate the time-indexed Hybrid A star algorithm within an online planning framework to compute local paths at each planning step, guided by an adaptively chosen intermediate goal. The proposed method is validated in diverse parking scenarios, including perpendicular, angled, and parallel parking. Through simulations, we showcase our approach’s potential in greatly improving the efficiency and safety when compared to the state of the art spline-based planning method for parking situations.

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