參考
Development of a new integrated local trajectory planning
and tracking control framework for autonomous ground
vehicles
（ILTPTC）自動(dòng)駕駛車輛的框架族奢，沿著參考路徑行駛敦姻，避開障礙物。對(duì)于該ILTPTC框架焊切，采用有效的基于狀態(tài)空間采樣的軌跡規(guī)劃方案來平滑地遵循參考路徑砰碴□锓ぃ基于模型的預(yù)測路徑生成算法應(yīng)用于生成一組平滑和連接初始狀態(tài)和采樣終端狀態(tài)的運(yùn)動(dòng)學(xué)可行路徑。然后設(shè)計(jì)速度控制定律以在每個(gè)點(diǎn)處分配速度值生成的路徑呈枉〕媚幔考慮安全性和舒適性的目標(biāo)函數(shù)經(jīng)過精心設(shè)計(jì)，用于評(píng)估生成的軌跡并選擇最佳的猖辫。在克服外部的同時(shí)準(zhǔn)確跟蹤最佳軌跡干擾和模型不確定性酥泞，組合的前饋和反饋控制器發(fā)達(dá)。
系統(tǒng)框架和算法
在本文中啃憎，我們假設(shè)可以獲得粗略的參考路徑作為先驗(yàn)信息婶博。 在實(shí)踐中，當(dāng)AGVs在室外環(huán)境中駕駛荧飞，可以從高級(jí)路線規(guī)劃器獲得長期參考路徑，或者從在線感知信息（例如道路車道）或高級(jí)圖形搜索規(guī)劃器中提取長期參考路徑名党。 它能夠阻止車輛被困在局部最小值并避免過度反應(yīng)的行為叹阔。 但是，我們不需要參考無碰撞或曲率連續(xù)的路徑传睹。 平滑地跟蹤參考路徑并對(duì)實(shí)時(shí)感知做出反應(yīng)周圍環(huán)境耳幢，綜合的局部軌跡規(guī)劃和跟蹤控制（ILTPTC）系統(tǒng)架構(gòu)是開發(fā)出來，如圖3所示欧啤。
全球路線規(guī)劃器根據(jù)任務(wù)計(jì)算最快的路線睛藻。行為規(guī)劃師采用全球化的方式路徑規(guī)劃結(jié)果和在線傳感信息，為當(dāng)?shù)剀壽E規(guī)劃者生成明智的決策執(zhí)行邢隧。當(dāng)車輛在不同情況下駕駛時(shí)店印，行為規(guī)劃者提供的信息也是不同的。例如倒慧，當(dāng)車輛在城市環(huán)境中行駛時(shí)按摘。行為規(guī)劃者將推斷復(fù)雜的流量基于感知信息和交通規(guī)則的情況包券。然后它提供最大允許速度以及
對(duì)軌跡規(guī)劃器的離散決策命令，例如車道保持炫贤，車道變換溅固，停在停車線前面等等±颊洌基于這些決定侍郭，可以顯著減少軌跡規(guī)劃器的解空間。在這研究掠河，通過使用行為規(guī)劃者提供的知情決策亮元，軌跡規(guī)劃者可以確定其目標(biāo)參考路徑，最大允許速度以及終端速度口柳。
本地軌跡規(guī)劃器是基于生成和評(píng)估方案開發(fā)的苹粟。我們首先應(yīng)用基于狀態(tài)的采樣方案，其采樣與參考路徑對(duì)齊的一組豐富的終端狀態(tài)跃闹。環(huán)境約束和高級(jí)行為規(guī)劃指令可以合并到采樣方案中嵌削，以降低計(jì)算復(fù)雜性。然后望艺，基于模型預(yù)測軌跡生成方法苛秕，生成多個(gè)動(dòng)態(tài)可行軌跡以將初始狀態(tài)與終端狀態(tài)連接，同時(shí)尊重車輛模型和控制限制找默。同時(shí)艇劫，還獲得相應(yīng)的標(biāo)稱控制輸入序列。之后惩激，碰撞測試就是執(zhí)行以修剪與障礙物碰撞的軌跡店煞。評(píng)估剩余的無碰撞軌跡候選者根據(jù)目標(biāo)函數(shù)，它解釋了與障礙物的接近程度风钻，偏離參考路徑顷蟀，平滑，連續(xù)的一致性和執(zhí)行速度骡技。通過設(shè)計(jì)的組合前饋和反饋軌跡跟蹤控制器選擇和跟蹤最佳軌跡鸣个。整個(gè)過程在短時(shí)間內(nèi)定期運(yùn)行規(guī)劃周期。
局部軌跡規(guī)劃
狀態(tài)空間采樣/軌跡生成/碰撞檢測/評(píng)估
1.狀態(tài)空間采樣
預(yù)瞄最小距離
為了獲得平滑的軌跡以及避免意外的障礙物布朦，沿著該軌道采樣多個(gè)橫向偏移參考路徑囤萤，如圖4所示的綠色圓圈。通常是趴，采樣點(diǎn)的航向和曲率狀態(tài)是設(shè)置為與沿參考路徑的相應(yīng)最近點(diǎn)的那些相同涛舍，以確保生成的軌跡與參考路徑對(duì)齊。 圖4顯示了統(tǒng)一的采樣方案唆途。實(shí)際上做盅，如果規(guī)劃時(shí)間允許缤削，可以增加采樣密度以產(chǎn)生更多的軌跡候選者。 在
此外吹榴，通過利用有關(guān)環(huán)境結(jié)構(gòu)亭敢，參考路徑以及高級(jí)行為指令的信息，可以應(yīng)用知情抽樣策略來實(shí)現(xiàn)偏差抽樣图筹。
2.軌跡生成
BVP帅刀，受邊界狀態(tài)和車輛預(yù)測運(yùn)動(dòng)模型約束，模型預(yù)測軌跡生成方法來解決軌跡生成問題远剩。通常扣溺，車輛運(yùn)動(dòng)模型可以由一組非線性微分方程表示控制約束如下
在該研究中，車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型被用作預(yù)測運(yùn)動(dòng)模型瓜晤。 當(dāng)然锥余，車輛動(dòng)態(tài)模型也可用于預(yù)測控制輸入的后果，但它通常涉及在線識(shí)別各種時(shí)變參數(shù)痢掠，直接影響前向演化的準(zhǔn)確性驱犹。 準(zhǔn)確預(yù)測控制輸入的后果，這些時(shí)變參數(shù)需要在線精確識(shí)別足画。 此外雄驹，在實(shí)踐中，難以預(yù)測由地形之間的相互作用引起的對(duì)車輛動(dòng)力學(xué)的影響和車輛淹辞。 因此医舆，在軌跡過程中，使用車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型代替動(dòng)態(tài)模型用于前向傳播象缀。 車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型可以由以下微分方程表示蔬将。
運(yùn)動(dòng)學(xué)模型使用簡化的質(zhì)點(diǎn)模型，該模型描述了后軸中心的運(yùn)動(dòng)央星。 在實(shí)踐中霞怀，當(dāng)車輛高速行駛時(shí)，突然的轉(zhuǎn)向動(dòng)作可能導(dǎo)致控制不穩(wěn)定等曼。 確保身體健康轉(zhuǎn)向動(dòng)作的可行性（例如轉(zhuǎn)向角及其速率限制），并提高橫向的安全性和平穩(wěn)性跟蹤控制（避免輪胎側(cè)向力進(jìn)入非線性或飽和區(qū)并減輕側(cè)滑效應(yīng)）凿蒜，我們明確地考慮了曲率上限κmax和其一階導(dǎo)數(shù)κ?max的上限約束禁谦。它們被定義為
基于運(yùn)動(dòng)學(xué)模型，軌跡生成可以自然地分解為空間路徑生成和
通過以下轉(zhuǎn)換生成速度曲線
實(shí)際上废封，可以應(yīng)用預(yù)先計(jì)算的查找表來獲得在線使用的良好初始猜測州泊。如圖6所示，基于在車體中心坐標(biāo)框架下漂洋，我們統(tǒng)一采樣終端狀態(tài)并生成相應(yīng)的路徑（為清楚起見遥皂，忽略曲率狀態(tài)并且采樣分辨率稀疏）力喷。這些參數(shù)產(chǎn)生了路徑存儲(chǔ)在查找表中。
如圖7所示演训，使用上述相應(yīng)的空間路徑生成方法生成路徑候選
對(duì)于圖4中的統(tǒng)一狀態(tài)空間采樣方案弟孟，如果規(guī)劃時(shí)間有限，則優(yōu)先生成沿著參考路徑具有較長預(yù)覽距離的路徑候選者样悟，以避免由于過度反應(yīng)的動(dòng)作太近視了拂募。如圖7所示，軌跡生成序列是從第1層到第6層窟她。如果是規(guī)劃時(shí)間允許陈症，采樣密度可以逐步提高。由于所有這些軌跡都可以并行計(jì)算震糖，可以采用并行計(jì)算硬件來提高采樣密度录肯，進(jìn)一步改善軌跡規(guī)劃結(jié)果。
3.碰撞檢測與評(píng)估
861/5000
使用環(huán)境感知信息進(jìn)行碰撞測試吊说，其可以表示為占用網(wǎng)格圖论咏。 如圖10所示，為了降低碰撞測試的計(jì)算復(fù)雜度疏叨，矩形車輛的形狀可以通過一組具有相同半徑的圓來近似[32]潘靖。 為了確保安全，所有障礙物和圓心之間的距離需要大于圓半徑蚤蔓。 戰(zhàn)略還可以使用基于時(shí)空碰撞測試策略來擴(kuò)展以處理動(dòng)態(tài)避障關(guān)于動(dòng)態(tài)環(huán)境中運(yùn)動(dòng)物體的預(yù)測信息卦溢。
成本項(xiàng)Jo表示軌跡與障礙物的接近程度。 例如秀又，在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中单寂，占用網(wǎng)格成本圖可以建立在感知信息之上。 根據(jù)其到最近障礙物的距離吐辙，為網(wǎng)格圖的每個(gè)單元分配在[0,1]范圍內(nèi)的成本值宣决。 因此，Jo可以通過卷積來計(jì)算車輛沿著軌道昏苏。
成本項(xiàng)Jd懲罰與參考p的路徑偏差
為了避免橫向運(yùn)動(dòng)不穩(wěn)定尊沸，我們考慮由成本項(xiàng)Js定義的平滑度標(biāo)準(zhǔn)，
這是通過積分軌跡的曲率來計(jì)算的
成本項(xiàng)Jp表現(xiàn)出較長軌跡的偏好贤惯，這可以有效地防止侵略性機(jī)動(dòng)
由短暫的預(yù)測視野產(chǎn)生
此外洼专，我們還在重新規(guī)劃過程中考慮規(guī)劃結(jié)果的一致性。 實(shí)際上孵构，連續(xù)計(jì)劃之間的不一致很容易導(dǎo)致突然的轉(zhuǎn)向動(dòng)作屁商，控制過沖或甚至控制不穩(wěn)定。 成本項(xiàng)Jc懲罰當(dāng)前軌跡和先前軌跡之間的不一致性颈墅。 它是通過積分它們之間的距離來計(jì)算的蜡镶。
在每個(gè)計(jì)劃周期中雾袱，最小化目標(biāo)函數(shù)的最佳軌跡由所生成的確定
軌跡候選人。 為此官还，首先生成一組豐富的路徑候選芹橡，候選路徑與之沖突碰撞試驗(yàn)后修剪道路邊界。 然后妻枕，基于的剩余無碰撞軌跡進(jìn)行評(píng)估上述優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)僻族。 最佳軌跡由低級(jí)控制器選擇和執(zhí)行。 在實(shí)踐中屡谐，加權(quán)因子可以靈活調(diào)整述么，以適應(yīng)不同的駕駛條件。
軌跡跟蹤
在本研究中愕掏，我們采用組合前饋和反饋控制
戰(zhàn)略[33]度秘。 由于期望的速度和曲率輪廓伴隨著軌跡的產(chǎn)生，它們可以是用作前饋控制輸入以跟隨參考路徑饵撑。 更具體地剑梳，速度和曲率輪廓
被用作所需的命令。 為此滑潘，可以應(yīng)用前饋控制方案來跟蹤期望的
這些命令可以顯著減少反饋控制工作垢乙，并允許反饋控制器專注于補(bǔ)償由模型不確定性和外部干擾引起的誤差。
試驗(yàn)
距離周圍環(huán)境360°和80米语卤，網(wǎng)格分辨率為20厘米×20厘米追逮。規(guī)劃周期是100 ms，控制周期為50 ms粹舵。
如圖18所示钮孵，從相機(jī)收集頂部圖像。中間的圖像顯示相應(yīng)的本地
規(guī)劃地圖眼滤。占用者網(wǎng)格圖用于表示環(huán)境巴席。紅色網(wǎng)格是靜態(tài)障礙物。該
紫色曲線表示從全局規(guī)劃器獲得的參考路徑诅需。豐富的動(dòng)態(tài)可行集
軌跡候選者與參考路徑對(duì)齊漾唉，同時(shí)避開障礙物。最大路徑長度限制為
60米用于低速行駛堰塌。軌跡的顏色代表由目標(biāo)評(píng)估的成本值功能（18）赵刑。綠色軌跡是最佳軌跡，由低級(jí)跟蹤控制器跟蹤蔫仙。底部
圖像說明了速度計(jì)劃曲線料睛，它是通過增強(qiáng)的梯形曲線生成的丐箩。最高速度是受路徑長度摇邦，最大允許縱向和橫向加速度以及來自行為的命令的約束規(guī)劃師恤煞。最終速度設(shè)置為零，以始終確保車輛能夠安全停車施籍。
