Embodied Footprints: A Safety-guaranteed Collision Avoidance Model for Numerical Optimization-based Trajectory Planning

要約

最適化ベースの手法は自動運転軌道プランナーに一般的に適用され、連続時間軌道計画の問題を、有限の配置点に制約が課される有限の非線形プログラムに変換します。
ただし、隣接するコロケーション ポイント間で潜在的な違反が発生する可能性があります。
この問題に徹底的に対処するために、最適化ベースの軌道プランナー内で衝突リスクを軽減する、安全性が保証された衝突回避モデルを提案します。
このモデルでは、車両の公称設置面積を拡大した具体化された設置面積が導入されています。
具現化されたフットプリントが有限の配置点で障害物と衝突しない場合、自我車両の名目上のフットプリントは、隣接する配置点間の無限の瞬間のいずれにおいても衝突しないことが保証される。
私たちの理論分析によれば、具体化されたフットプリントの幾何学的サイズは、車両の速度と曲率の単純な関数として定義されます。
特に、最適化プロセスの前に理論的に適切な数のコロケーションポイントを設定できる、具体化されたフットプリントを備えた軌道オプティマイザーを提案します。
私たちは、ロボット工学における最適化ベースのプランナーの基盤を強化するためにこの研究を実施しています。
比較シミュレーションとフィールドテストにより、提案の完全性、ソリューションの速度、ソリューションの品質が検証されます。

要約(オリジナル)

Optimization-based methods are commonly applied in autonomous driving trajectory planners, which transform the continuous-time trajectory planning problem into a finite nonlinear program with constraints imposed at finite collocation points. However, potential violations between adjacent collocation points can occur. To address this issue thoroughly, we propose a safety-guaranteed collision-avoidance model to mitigate collision risks within optimization-based trajectory planners. This model introduces an embodied footprint, an enlarged representation of the vehicle’s nominal footprint. If the embodied footprints do not collide with obstacles at finite collocation points, then the ego vehicle’s nominal footprint is guaranteed to be collision-free at any of the infinite moments between adjacent collocation points. According to our theoretical analysis, we define the geometric size of an embodied footprint as a simple function of vehicle velocity and curvature. Particularly, we propose a trajectory optimizer with the embodied footprints that can theoretically set an appropriate number of collocation points prior to the optimization process. We conduct this research to enhance the foundation of optimization-based planners in robotics. Comparative simulations and field tests validate the completeness, solution speed, and solution quality of our proposal.

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