OCEAN: An Openspace Collision-free Trajectory Planner for Autonomous Parking Based on ADMM

要約

この論文では、自動駐車のための Openspace Collision-freeE trAjectory planner (OCEAN) を提案します。
OCEAN は、計算効率と堅牢性が強化された Alternating Direction Method of Multiplier (ADMM) によって加速される最適化ベースの軌道プランナーであり、動的障害物がほとんどないあらゆるシーンに適しています。
階層的最適化ベースの衝突回避フレームワークから開始して、軌道計画問題はまず衝突のないハイブリッド A* 軌道によってウォーム スタートされ、次に衝突回避軌道計画問題は滑らかで凸な双対形式として再定式化され、次のように解かれます。
ADMM を並行して実行します。
最適化変数は慎重にいくつかのグループに分割され、ADMM 部分問題が効率的かつ確実に解決できる二次計画法 (QP)、逐次二次計画法 (SQP)、および二次円錐計画法 (SOCP) 問題として定式化されます。
私たちは、数百のシミュレーション シナリオと数百時間の公共駐車場の両方でメソッドを検証しました。
結果は、提案された方法が他のベンチマークと比較して優れたシステムパフォーマンスを持っていることを示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose an Openspace Collision-freE trAjectory plaNner (OCEAN) for autonomous parking. OCEAN is an optimization-based trajectory planner accelerated by Alternating Direction Method of Multiplier (ADMM) with enhanced computational efficiency and robustness, and is suitable for all scenes with few dynamic obstacles. Starting from a hierarchical optimization-based collision avoidance framework, the trajectory planning problem is first warm-started by a collision-free Hybrid A* trajectory, then the collision avoidance trajectory planning problem is reformulated as a smooth and convex dual form, and solved by ADMM in parallel. The optimization variables are carefully split into several groups so that ADMM sub-problems are formulated as Quadratic Programming (QP), Sequential Quadratic Programming (SQP),and Second Order Cone Programming (SOCP) problems that can be efficiently and robustly solved. We validate our method both in hundreds of simulation scenarios and hundreds of hours of public parking areas. The results show that the proposed method has better system performance compared with other benchmarks.

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