面向驾驶行为启发的速度凸起最优轨迹规划的实时混合整数二次规划
机器人学
2025-10-28 v1
摘要
本文提出了一种用于自动驾驶车辆 (AV) 轨迹规划的新方法，旨在统一解决在混合整数二次规划 (MIQP) 框架下协商速度凸起的复杂挑战。通过利用模型预测控制 (MPC)，我们开发了轨迹，以优化速度凸起的通过方式以及整体乘客舒适度。本工作的关键贡献之一是构建了贴近人类驾驶行为的速度凸起处理约束，将其无缝集成到更广泛的道路导航要求中。通过多种城市驾驶环境的广泛仿真，我们展示了该方法的有效性，突显其在保持适用于实时部署的计算效率的同时，确保对速度凸起的平滑过渡。该方法的能力能够处理静态道路特征和动态约束，以及专家人类驾驶，标志着在城市轨迹规划中迈出了重要一步。
引用
@article{arxiv.2510.21751,
title = {Real-time Mixed-Integer Quadratic Programming for Driving Behavior-Inspired Speed Bump Optimal Trajectory Planning},
author = {Van Nam Dinh and Van Vy Phan and Thai Son Dang and Van Du Phan and The Anh Mai and Van Chuong Le and Sy Phuong Ho and Dinh Tu Duong and Hung Cuong Ta},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.21751},
year = {2025}
}