基于逐次凸化与复合状态触发的自主泊车
机器人学
2020-10-13 v1 最优化与控制
摘要
在本文中，我们提出了一种用于以运动学车辆模型规划泊车机动的非完整路径最优生成的算法。我们展示了逐次凸化算法（SCvx）在泊车场景中的使用，该算法保证路径可行性与约束满足。此外，我们用状态触发约束来表述避障，从而在优化问题的连续表述中启用逻辑约束。本文通过展示 SCvx 与状态触发约束的使用，将泊车问题表述为单一优化问题，为非完整路径最优规划文献做出贡献。所得算法可用于在狭窄泊车环境中规划带尖点点的约束路径。
引用
@article{arxiv.2010.05201,
title = {Autonomous Parking by Successive Convexification and Compound State Triggers},
author = {Ali Boyali and Simon Thompson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.05201},
year = {2020}
}
备注
Presented at ITSC 2020