TDR-OBCA：一种用于自由空间环境下自动驾驶的可靠规划器
机器人学
2021-03-02 v2
摘要
本文提出了一种基于优化的自由空间环境下自动驾驶避撞轨迹生成方法，具有增强的鲁棒性、驾驶舒适性和效率。从混合基于优化的框架出发，我们引入了两种热启动方法——时间热启动和对偶变量热启动——以提高效率。我们还重新表述了该问题以提升鲁棒性和效率。我们将这一新算法命名为TDR-OBCA。通过这些改变，相较于原始混合优化，我们实现了相对于初始条件96.67%的失败率下降、13.53%的驾驶舒适性提升，以及随障碍物数量规模变化的3.33%至44.82%的规划器效率提升。我们在数百个仿真场景以及美国和中国的数百小时公开道路测试中验证了我们的结果。我们的源代码可在 https://github.com/ApolloAuto/apollo 获取。
引用
@article{arxiv.2009.11345,
title = {TDR-OBCA: A Reliable Planner for Autonomous Driving in Free-Space Environment},
author = {Runxin He and Jinyun Zhou and Shu Jiang and Yu Wang and Jiaming Tao and Shiyu Song and Jiangtao Hu and Jinghao Miao and Qi Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.11345},
year = {2021}
}