T$^{\star}$-Lite：一种面向多速度自动驾驶车辆的快速时间-风险最优运动规划算法
机器人学
2021-08-04 v1 人工智能
系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种称为T-Lite的新算法，可实现变速自动驾驶车辆的快速时间-风险最优运动规划。T-Lite算法是先前开发的T算法的显著更快版本。T-Lite采用T的新颖时间-风险代价函数；但不同于基于栅格的方法，它使用渐近最优的基于采样的运动规划器。此外，它利用最近提出的广义多速度Dubins运动模型（GMDM）进行样本间运动动力学运动规划。基于采样的方法与GMDM显著减轻了T的计算负担，同时提供合理的求解质量。采样点从由两维位置坐标加车辆航向和速度组成的四维构型空间中抽取。具体而言，T-Lite使运动规划器能根据与障碍物的接近程度选择车辆速度和方向，从而生成更快且更安全的路径。本文使用RRT运动规划器开发T-Lite，但适配其他运动规划器是直接可行的，取决于规划器的需求。
引用
@article{arxiv.2008.13048,
title = {T$^{\star}$-Lite: A Fast Time-Risk Optimal Motion Planning Algorithm for Multi-Speed Autonomous Vehicles},
author = {James P. Wilson and Zongyuan Shen and Shalabh Gupta and Thomas A. Wettergren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.13048},
year = {2021}
}