静态与动态障碍物约束下城市自动驾驶的实时统一轨迹规划与最优控制
机器人学
2022-09-21 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
在自动驾驶技术栈中，轨迹规划与控制历来被分为两个模块。轨迹规划聚焦于避障和保持在路面等高层任务，而控制器则尽力跟踪不断变化的参考轨迹。我们认为这种分离(1)存在缺陷，因为规划轨迹与控制器实际可执行的轨迹不匹配；(2)没有必要，因为模型预测控制(MPC)范式具有灵活性。相反，本文提出一种统一的基于 MPC 的轨迹规划与控制方案，该方案保证相对于道路边界、静态与动态环境的可行性，并强制满足乘客舒适性约束。该方案在多种场景中得到严格评估，旨在证明最优控制问题(OCP)设计与实时求解方法的有效性。原型代码将发布于 https://github.com/WATonomous/control。
引用
@article{arxiv.2209.09320,
title = {Real-Time Unified Trajectory Planning and Optimal Control for Urban Autonomous Driving Under Static and Dynamic Obstacle Constraints},
author = {Rowan Dempster and Mohammad Al-Sharman and Derek Rayside and William Melek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09320},
year = {2022}
}