面向有限通信下大规模网联自动驾驶车辆协同运动规划的改进一致性ADMM
机器人学
2024-01-18 v1 多智能体系统
系统与控制
系统与控制
摘要
本文研究了有限通信条件下大规模网联自动驾驶车辆（CAVs）的协同运动规划问题，该问题应对了高通信和计算资源需求的挑战。我们提出的方法采用了一种并行优化算法，结合了改进的一致性ADMM，考虑了更实际的局部连通拓扑网络，并通过利用对偶更新过程中的稀疏性实现了O(N)的时间复杂度。为进一步提升计算效率，我们对CAVs的动态连通图采用了轻量级演化策略，并且从一致性ADMM中拆分出的每个子问题仅需管理一小群CAVs。所提出的方法结合滚动时域方案实现，并进行了全面验证，与现有数值求解器和方法的比较证明了我们算法的效率。此外，在包含80辆车的大规模协同驾驶任务仿真中，我们在高保真CARLA模拟器上进行了测试，突显了我们所提出方法的显著计算效率、可扩展性和有效性。演示视频可在https://henryhcliu.github.io/icadmm_cmp_carla获取。
引用
@article{arxiv.2401.09032,
title = {Improved Consensus ADMM for Cooperative Motion Planning of Large-Scale Connected Autonomous Vehicles with Limited Communication},
author = {Haichao Liu and Zhenmin Huang and Zicheng Zhu and Yulin Li and Shaojie Shen and Jun Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.09032},
year = {2024}
}
备注
15 pages, 10 figures