动态交通环境下自动驾驶车辆的同步机动搜索与轨迹规划
机器人学
2019-09-18 v1 信号处理
摘要
在动态环境中自动驾驶车辆的实时决策与局部规划过程中，由于全局任务的复杂性以及上层机动决策与底层轨迹规划之间的不兼容，自动驾驶系统可能找不到合理策略甚至陷入某些困境。为解决该问题，本文提出一种基于同伦拓扑概念的同步机动搜索与轨迹规划（SMSTP）算法。首先，在多车道道路上枚举一组带边界限制的备选机动。我们首次提出使用轨迹轮廓（TPs）快速构建由不同路径表示的拓扑机动，而非在整个时空空间中采样大量路径，并提出了一种基于图搜索的走廊生成算法。有界走廊进一步在空间中约束机动的空间。随后提出一种逐步启发式优化算法，为每个机动同步生成可行轨迹。为实现实时性能，我们用机动的边界约束初始化待优化状态，并在二次代价函数中设置一些启发式状态作为终端目标。只要给定特定机动，总是能保证解得一条可行轨迹。仿真与实车驾驶测试实验验证了所提 SMSTP 算法计算时间短于 37ms，实验结果显示了 SMSTP 算法的有效性与有效性。
引用
@article{arxiv.1909.07678,
title = {Synchronous Maneuver Searching and Trajectory Planning for Autonomous Vehicles in Dynamic Traffic Environments},
author = {Lilin Qian and Xin Xu and Yujun Zeng and Xiaohui Li and Zhenping Sun and Hang Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.07678},
year = {2019}
}
备注
This work has been accepted by IEEE Intelligent Transportation System Magazine