基于混合zonotope约束表示的无人驾驶车辆能源感知预测运动规划
系统与控制
2024-11-18 v2 机器人学
系统与控制
摘要
无人驾驶系统具有紧密耦合的能源和运动动力学，必须由 onboard 规划算法予以考虑。本工作提出了一种用于耦合运动和能源规划的策略，采用模型预测控制（MPC）。 presented a reduced-order linear time-invariant model of coupled energy and motion dynamics. Constrained zonotopes 用于表示状态和输入约束，hybrid zonotopes 用于表示与环境地图相关的非凸约束。这些约束表示的结构在专为MPC运动规划问题量身定制的混合整数二次规划求解器中得到了利用。结果将所提出的方法应用于1)必须在飞行噪声限制区域内限制发动机使用的混合电动车，以及2)必须在位置和电池状态 of charge 要求下跟踪路径的电动包裹递送无人机。通过利用结构化求解器，所提出的混合整数MPC 形式可以实现实时。
引用
@article{arxiv.2411.03189,
title = {Energy-Aware Predictive Motion Planning for Autonomous Vehicles Using a Hybrid Zonotope Constraint Representation},
author = {Joshua A. Robbins and Andrew F. Thompson and Sean Brennan and Herschel C. Pangborn},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.03189},
year = {2024}
}