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

要約

数値最適化ベースの手法は、自動運転の一般的な軌道プランナーの 1 つです。
数値最適化ベースのプランナーでは、公称連続時間軌道計画問題が、有限の選点に課せられた有限の制約を持つ非線形プログラム (NLP) 問題に離散化されます。
ただし、隣接する選点間の制約違反は依然として発生する可能性があります。
この研究では、数値最適化ベースの軌道プランナーを使用する際に、隣接する選点点間の衝突リスクを排除するための、安全が保証された衝突回避モデリング手法を提案します。
自我車両の長方形のフットプリントを拡大することによって形成されるエンボディドボックスと呼ばれる新しい概念が提案されています。
有限のコロケーション ポイントで具現化されたボックスが衝突しないことを確認できれば、エゴ ビークルのフットプリントは、隣接するコロケーション ポイント間でいつでも衝突しません。
具現化されたボックスの幾何学的サイズは、車両の速度と曲率の単純な関数であることがわかります。
提案された理論は、自動運転における数値最適化ベースの軌道プランナーの基礎を築きます。

要約(オリジナル)

Numerical optimization-based methods are among the prevalent trajectory planners for autonomous driving. In a numerical optimization-based planner, the nominal continuous-time trajectory planning problem is discretized into a nonlinear program (NLP) problem with finite constraints imposed on finite collocation points. However, constraint violations between adjacent collocation points may still occur. This study proposes a safety-guaranteed collision-avoidance modeling method to eliminate the collision risks between adjacent collocation points in using numerical optimization-based trajectory planners. A new concept called embodied box is proposed, which is formed by enlarging the rectangular footprint of the ego vehicle. If one can ensure that the embodied boxes at finite collocation points are collide-free, then the ego vehicle’s footprint is collide-free at any a moment between adjacent collocation points. We find that the geometric size of an embodied box is a simple function of vehicle velocity and curvature. The proposed theory lays a foundation for numerical optimization-based trajectory planners in autonomous driving.

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