高速公路场景下自动驾驶的主动紧急避撞
系统与控制
2024-10-15 v2 系统与控制
摘要
其他交通参与者行为的不确定性是自动驾驶避撞的关键因素；此处，随机度量可避免过于保守的决策。本文提出一种用于高速公路场景紧急避撞的随机模型预测控制（SMPC）规划器，通过机会约束主动最小化碰撞风险的同时确保安全。为保证紧急轨迹可达，我们在自车预测模型中纳入非线性轮胎动力学。进一步，我们利用非线性项的 Max-Min-Plus-Scaling（MMPS）近似以避免保守性、实施主动避撞，并提升性能与速度方面的计算效率。因此，我们的贡献包括将动态自车模型集成入 SMPC 规划器、引入 MMPS 近似以用于紧急场景的实时实现，以及将 SMPC 与混合机会约束和风险最小化相集成。我们在多种危险场景下从主动性与效率方面评估了我们的 SMPC 形式。此外，我们通过与最先进的 SMPC 规划器比较证明了所提方法的有效性，并在 IPG CarMaker 中使用高保真车辆模型验证了所生成轨迹的可达性。
引用
@article{arxiv.2310.17381,
title = {Proactive Emergency Collision Avoidance for Automated Driving in Highway Scenarios},
author = {Leila Gharavi and Azita Dabiri and Jelske Verkuijlen and Bart De Schutter and Simone Baldi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.17381},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 11 figures, submitted to IEEE Transactions on Control Systems Technology