越野驾驶场景下自主运动规划与控制的数据驱动方法
机器人学
2018-05-28 v1 人工智能
摘要
本文提出了一种用于越野驾驶场景下车辆运动规划与控制的新型数据驱动方法。对于自主越野驾驶，环境条件作为天气、地表成分和坡度的函数影响地形可行驶性。地理信息系统 (GIS) 和国家环境信息中心数据集经过处理，为交互式规划和控制系统组件提供这些信息。顶层全局路线规划器 (GRP) 使用动态规划 (DP) 确定最优航点。局部路径规划器 (LPP) 计算航点之间的期望轨迹，以避免不可行控制状态和与障碍物的碰撞。LPP 还利用实时传感和控制数据更新 GRP。低层反馈控制器应用反馈线性化以渐近跟踪指定的 LPP 轨迹。本文给出了俄勒冈州和印第安纳州案例研究中地形穿越的自主驾驶仿真结果。
引用
@article{arxiv.1805.09951,
title = {A Data-Driven Approach for Autonomous Motion Planning and Control in Off-Road Driving Scenarios},
author = {Hossein Rastgoftar and Bingxin Zhang and Ella M. Atkins},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.09951},
year = {2018}
}
备注
8 pages, 9 figures, this paper will appear in the 2018 American Control Conference(ACC)