論文の概要: Integrating Higher-Order Dynamics and Roadway-Compliance into Constrained ILQR-based Trajectory Planning for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14566v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 22:30:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 15:37:51.286225
• Title: Integrating Higher-Order Dynamics and Roadway-Compliance into Constrained ILQR-based Trajectory Planning for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動車用ILQR軌道計画への高次ダイナミクスと道路コンプライアンスの統合
• Authors: Hanxiang Li, Jiaqiao Zhang, Sheng Zhu, Dongjian Tang, Donghao Xu
• Abstract要約: 軌道計画は、自動運転車のグローバルな最適ルートを作成することを目的としている。 既存の自転車キネマティックモデルを用いた実装では、制御可能な軌道は保証できない。 このモデルを、曲率と長手ジャークの1階および2階微分を含む高階項で拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.200238632208686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the advancements in on-road trajectory planning for Autonomous Passenger Vehicles (APV). Trajectory planning aims to produce a globally optimal route for APVs, considering various factors such as vehicle dynamics, constraints, and detected obstacles. Traditional techniques involve a combination of sampling methods followed by optimization algorithms, where the former ensures global awareness and the latter refines for local optima. Notably, the Constrained Iterative Linear Quadratic Regulator (CILQR) optimization algorithm has recently emerged, adapted for APV systems, emphasizing improved safety and comfort. However, existing implementations utilizing the vehicle bicycle kinematic model may not guarantee controllable trajectories. We augment this model by incorporating higher-order terms, including the first and second-order derivatives of curvature and longitudinal jerk. This inclusion facilitates a richer representation in our cost and constraint design. We also address roadway compliance, emphasizing adherence to lane boundaries and directions, which past work often overlooked. Lastly, we adopt a relaxed logarithmic barrier function to address the CILQR's dependency on feasible initial trajectories. The proposed methodology is then validated through simulation and real-world experiment driving scenes in real time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動走行車(APV)の軌道計画の進歩について述べる。 軌道計画は、車両力学、制約、検出された障害物などの様々な要因を考慮して、APVのグローバルな最適経路を作成することを目的としている。 従来の手法はサンプリング法と最適化アルゴリズムを組み合わせており、後者はグローバルな認識を保証し、後者は局所的な最適化を行う。 特に、制約付き反復線形擬似レギュレータ(CILQR)最適化アルゴリズムが最近登場し、APVシステムに適応し、安全性と快適性の向上を強調している。 しかしながら、既存の車両用自転車キネマティックモデルを用いた実装では、制御可能な軌道を保証できない。 我々は、曲率と長手ジャークの1階および2階微分を含む高階項を組み込むことで、このモデルを増強する。 この包含によって、コストと制約設計のリッチな表現が容易になります。 道路のコンプライアンスにも対処し、車線境界と方向への順守を強調しています。 最後に、CILQRが実現可能な初期軌道への依存性に対処するために、緩やかな対数障壁関数を採用する。 提案手法はシミュレーションと実世界の実験によりリアルタイムで検証される。

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