基于B样条与增量路径展平的自动驾驶车辆安全高效轨迹优化
机器人学
2024-10-07 v4
摘要
基于梯度的B样条曲线轨迹优化因收敛快且能生成连续轨迹，被广泛应用于无人机（UAVs）。然而，B样条曲线在自动驾驶车辆（AVs）路径—速度耦合轨迹规划中的应用极为有限，因为在使用B样条曲线满足运动动力学约束的同时，难以降低车辆形状的过度近似并生成无碰撞轨迹。为应对这些挑战，本文提出新颖的盘型扫掠体（SV）、增量路径展平（IPF）与运动动力学可行性惩罚方法。盘型SV估计方法是一种降低SV过度近似并用于为IPF寻找碰撞点的新技术。在IPF中，碰撞点被用于将轨迹推离障碍物并迭代增大曲率权重，从而减少SV并生成无碰撞轨迹。此外，为使AVs使用B样条曲线满足运动动力学约束，我们施加了夹紧B样条曲率惩罚以及纵向与横向速度、加速度惩罚。实验结果表明，我们的方法在多种仿真环境中优于最先进的基线。我们还使用AV进行了真实世界实验，结果验证了所提方法的仿真跟踪性能。
引用
@article{arxiv.2311.02957,
title = {Safe and Efficient Trajectory Optimization for Autonomous Vehicles using B-spline with Incremental Path Flattening},
author = {Jongseo Choi and Hyuntai Chin and Hyunwoo Park and Daehyeok Kwon and Doosan Baek and Sang-Hyun Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.02957},
year = {2024}
}
备注
16 pages, 21 figures, 5 tables, 3 algorithms