Segmented Trajectory Optimization for Autonomous Parking in Unstructured Environments

要約

このホワイトペーパーでは、自律駐車場のセグメント化された軌道最適化（STO）方法を紹介します。これは、反復的なSQPベースのアプローチを使用して、初期の軌道を動的に実行可能で衝突のないものに改良します。
STOは、高レベルのグローバルプランナーの操作戦略を維持しながら、スイッチングポイントでの曲率の不連続性を可能にして、操作効率を向上させます。
安全性を確保するために、GJK加速楕円の縮小と拡張を介して凸回廊が構築され、各反復の安全上の制約として機能します。
垂直および逆角のある駐車場のシナリオの数値シミュレーションは、STOが安全性を確保しながら操作効率を高めることを示しています。
さらに、計算パフォーマンスは、実際のアプリケーションの実用性を確認します。

要約(オリジナル)

This paper presents a Segmented Trajectory Optimization (STO) method for autonomous parking, which refines an initial trajectory into a dynamically feasible and collision-free one using an iterative SQP-based approach. STO maintains the maneuver strategy of the high-level global planner while allowing curvature discontinuities at switching points to improve maneuver efficiency. To ensure safety, a convex corridor is constructed via GJK-accelerated ellipse shrinking and expansion, serving as safety constraints in each iteration. Numerical simulations in perpendicular and reverse-angled parking scenarios demonstrate that STO enhances maneuver efficiency while ensuring safety. Moreover, computational performance confirms its practicality for real-world applications.

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