基于中间目标点选择的概率RRT Connect算法用于自动驾驶车辆在线规划
机器人学
2023-05-16 v1
摘要
快速扩展随机树（RRT）是机器人运动规划领域应用最广泛的算法之一。为减少探索时间，研究者引入了RRT-Connect，其同时构建两棵树并最终连接。概率RRT利用位置概率图的概念引入目标偏置以实现更快收敛。本文中，我们提出一种改进方法，将pRRT与RRT-Connect技术结合，快速获得绕障可行轨迹。不同于从起点到终点构建单棵树，我们在障碍物周围选取中间目标点，构建多棵树以连接起点、终点与中间目标点。这些局部树最终被连接形成绕障的整体安全路径。所得路径使用MPC + Stanley控制器进行跟踪，在每个时间步产生带控制指令的轨迹。所提方法生成的轨迹更优且符合人类直觉。该算法与标准RRT和pRRT进行了对比以研究其相对性能。
引用
@article{arxiv.2305.08080,
title = {Probabilistic RRT Connect with intermediate goal selection for online planning of autonomous vehicles},
author = {Darshit Patel and Azim Eskandarian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.08080},
year = {2023}
}
备注
Submitted to IFAC Modelling, Estimation and Control Conference 2023. 6 Pages and 8 Figures