Optimal Trajectory Planning with Collision Avoidance for Autonomous Vehicle Maneuvering

要約

並列駐車や垂直駐車などの自律運転操作を実行するには、生成されたパスに従うために、継続的な速度とステアリング調整が必要です。
その結果、パスの品質は、車両操作のパフォーマンスの制限要因です。
ほとんどのパス計画アプローチには衝突のないルートの見つけることが含まれますが、最適な軌道計画には、初期状態から最終状態への最良の移行を解決し、運動学モデルで許可されているすべてのパスでのアクションを最小限に抑えます。
ここでは、柔軟で効率的な最適な軌道生成を可能にする連続的な凸最適化に基づいた新しい方法を提案します。
目的は、センサーの盲点を避けながら、モーション要件を満たすために、最速の時間、最短距離、および最も少ないパスセグメントを達成することです。
私たちのアプローチでは、車両の運動学は離散化されたデュビンモデルで表されます。
衝突を回避するために、各ウェイポイントは、車両の範囲を指定するポリゴンに最も近い距離を表す線形不平等によって制約されます。
スムーズで有効な軌道を促進するために、解決された運動学的状態と制御変数は、モデルのコスト関数のペナルティ条件によって制約および正規化され、ステアリング角、加速、速度の制限を含む物理的な制限を実施します。
この論文では、いくつかの駐車場シナリオについて得られた軌跡を分析します。
結果は、提案された手法によって生成された効率的で衝突のない動きを示しています。

要約(オリジナル)

To perform autonomous driving maneuvers, such as parallel or perpendicular parking, a vehicle requires continual speed and steering adjustments to follow a generated path. In consequence, the path’s quality is a limiting factor of the vehicle maneuver’s performance. While most path planning approaches include finding a collision-free route, optimal trajectory planning involves solving the best transition from initial to final states, minimizing the action over all paths permitted by a kinematic model. Here we propose a novel method based on sequential convex optimization, which permits flexible and efficient optimal trajectory generation. The objective is to achieve the fastest time, shortest distance, and fewest number of path segments to satisfy motion requirements, while avoiding sensor blind-spots. In our approach, vehicle kinematics are represented by a discretized Dubins model. To avoid collisions, each waypoint is constrained by linear inequalities representing closest distance of obstacles to a polygon specifying the vehicle’s extent. To promote smooth and valid trajectories, the solved kinematic state and control variables are constrained and regularized by penalty terms in the model’s cost function, which enforces physical restrictions including limits for steering angle, acceleration and speed. In this paper, we analyze trajectories obtained for several parking scenarios. Results demonstrate efficient and collision-free motion generated by the proposed technique.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google