DE102016218121A1 - Control device for planning an at least partially automatic longitudinal and / or transverse guidance - Google Patents
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Abstract
Die Erfindung betrifft eine strategische Bewegungsplanung von Fahrzeugen basierend auf lokal optimalen Fahrtrajektorien. Dabei betrifft die Erfindung insbesondere eine Steuervorrichtung und ein Verfahren zur Planung einer zumindest teilautomatisierten Längs- und/oder Querführung eines Kraftfahrzeuges (Ego-Fahrzeug) mittels mindestens einer elektronischen Steuereinheit. Durch entsprechende Ausgestaltung (insbesondere Programmierung) der Steuereinheit werden erfindungsgemäß situationsabhängig alle aus der Fahrzeugumgebung physikalisch ableitbaren und zulässigen Fahroptionen bzw. Trajektorienhypothesen bestimmt, wobei die Fahroptionen als Trajektorien unter Berücksichtigung – des Bewegungsmodells des eigenen Fahrzeugs, – kollisionsrelevanter Hindernisse und Objekte (insbesondere anderer Fahrzeuge) sowie – fahrphysikalischer Beschränkungen (insbesondere Beschränkungen durch die vorgegebene Anzahl von Fahrspuren, Überholverboten oder anderen angezeigten Verkehrsvorschriften usw.) formuliert werden. Weiterhin wird erfindungsgemäß aus diesen Fahroptionen bzw. Trajektorienhypothesen eine optimale Fahroption bzw. Trajektorienhypothese für die Längs- und/oder Querbewegung des Fahrzeugs durch Minimierung mindestens eines definierten Gütekriteriums bestimmt.The invention relates to a strategic movement planning of vehicles based on locally optimal driving trajectories. The invention relates in particular to a control device and a method for planning an at least partially automated longitudinal and / or transverse guidance of a motor vehicle (ego vehicle) by means of at least one electronic control unit. By appropriate design (in particular programming) of the control unit according to the present invention are determined from the vehicle environment physically derived and permissible driving options or trajectory hypotheses, the driving options as trajectories considering - the movement model of the own vehicle, - collision relevant obstacles and objects (especially other vehicles) and - physical-physical restrictions (in particular restrictions imposed by the given number of lanes, no passing or other traffic regulations, etc.). Furthermore, according to the invention, an optimal driving option or trajectory hypothesis for the longitudinal and / or transverse movement of the vehicle is determined from these driving options or trajectory hypotheses by minimizing at least one defined quality criterion.
Description
Die Erfindung betrifft eine Steuervorrichtung zur Planung einer zumindest teilautomatischen Längs- und/oder Querführung, vorzugsweise aber zur Planung eines vollautomatisierten Fahrens. The invention relates to a control device for planning an at least partially automatic longitudinal and / or transverse guidance, but preferably for planning a fully automated driving.
Die Erfindung geht von bekannten strategischen Fahrentscheidungen aus, wie z.B. die Fahrstreifenwahl oder das Ausweichen gegenüber einem Anhalten innerhalb des eigenen Fahrstreifens, die bisher anhand einfacher, sehr stark approximierender Abschätzungen getroffen werden. Dadurch entsteht der Nachteil, dass durch die Abstraktion der Fahrsituation/Fahrzeugumgebung auf einfache Abstandsmaße vor allem in sicherheitskritischen Situationen mögliche kollisionsfreie aber wenig komfortable Bewegungsoptionen im Vorfeld ausgeschlossen werden können, wodurch vor allem in kritischen Situationen keine hinreichende Entscheidungsgrundlage für eine strategische Bewegungsplanung gegeben ist. Weiterhin wird bei bekannten Verfahren nur ungenügend mit Sensorrauschen umgegangen. Die global optimale Fahrzeugbewegung wird bisher nur ungenau approximiert. The invention is based on known strategic driving decisions, e.g. the lane choice or avoidance of a stop within the own lane, which are so far taken on the basis of simple, very strong approximating estimates. This has the disadvantage that the collision-free but not very comfortable motion options can be precluded in advance by the abstraction of the driving situation / vehicle environment to simple distance measures, especially in safety-critical situations, which is not given a sufficient basis for strategic strategic planning, especially in critical situations. Furthermore, in known methods, handling sensor noise is insufficient. The globally optimal vehicle movement has so far been approximated only inaccurately.
Folgende Literatur wurde hierbei berücksichtig: The following literature was considered:
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[1]
F. Borrelli, A. Bemporad, and M. Morari. Predictive control for linear and hybrid systems. 2015 F. Borrelli, A. Bemporad, and M. Morari. Predictive control for linear and hybrid systems. 2015 -
[2]
L. Fletcher, S. Teller, E. Olson, D. Moore, Y. Kuwata, J. How, J. Leonard, I. Miller, M. Campbell, D. Huttenlocher, et al. The MIT-Cornell collision and why it happened. Journal of Field Robotics, 25(10):775–807, 2008 Fletcher, S. Teller, E. Olson, D. Moore, Y. Kuwata, J. How, J. Leonard, I. Miller, M. Campbell, D. Huttenlocher, et al. The MIT-Cornell collision and why it happened. Journal of Field Robotics, 25 (10): 775-807, 2008 -
[3]
K. Graichen. Methoden der Optimierung und optimalen Steuerung. Vorlesungsskript, Universität Ulm, 2014 K. Graichen. Methods of optimization and optimal control. Lecture notes, University of Ulm, 2014 -
[4]
Benjamin Gutjahr and Moritz Werling. Optimale Fahrzeugquerführung mittels linearer, zeitvarianter MPC. In Workshop Fahrerassistenzsysteme, 2015 Benjamin Gutjahr and Moritz Werling. Optimum vehicle transverse guidance by means of linear, time-variant MPC. In Workshop Driver Assistance Systems, 2015 -
[5]
Y. Koren and J. Borenstein. Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation. In Robotics and Automation, 1991. Proceedings., 1991 IEEE International Conference on, pages 1398–1404. IEEE, 1991 Y. Koren and J. Borenstein. Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation. In Robotics and Automation, 1991. Proceedings., 1991 IEEE International Conference on, pages 1398-1404. IEEE, 1991 -
[6]
M. Papageorgiou. Optimierung: Statische, dynamische, stochastische Verfahren. Springer, 2012 M. Papageorgiou. Optimization: static, dynamic, stochastic methods. Springer, 2012 -
[7]
Georg Tanzmeister, Martin Friedl, Dirk Wollherr, and Martin Buss. Path planning on grid maps with unknown goal poses. In Conference on Intelligent Transportation Systems, 2013 Georg Tanzmeister, Martin Friedl, Dirk Wollherr, and Martin Buss. Path planning on grid maps with unknown goal poses. In Conference on Intelligent Transportation Systems, 2013 -
[8]
Valerio Turri, Ashwin Carvalho, Hongtei Tseng, Karl Henrik Johansson, and Francesco Borrelli. Linear model predictive control for lane keeping and obstacle avoidance on low curvature roads. In 2013 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, pages 378–383. IEEE Valerio Turri, Ashwin Carvalho, Hong Kong Tseng, Karl Henrik Johansson, and Francesco Borrelli. Linear model predictive control for lane keeping and obstacle avoidance on low curvature roads. In 2013 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, pages 378-383. IEEE -
[9]
M. Werling, S. Kammel, J. Ziegler, and L. Gröll. Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds. The International Journal of Robotics Research, 31(3):346–359, 2012 M. Werling, S. Kammel, J. Ziegler, and L. Gröll. Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds. The International Journal of Robotics Research, 31 (3): 346-359, 2012
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, die Planung einer zumindest teilautomatischen Längs- und/oder Querführung abhängig von diversen Objekten, insbesondere Hindernissen, möglichst zu vereinfachen, zu verallgemeinern und in Echtzeit durchzuführen. The invention has for its object to simplify the planning of an at least semi-automatic longitudinal and / or transverse guidance depending on various objects, in particular obstacles as possible, to generalize and perform in real time.
Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch die Merkmale der unabhängigen Ansprüche gelöst, während in den abhängigen Ansprüchen bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung angegeben sind. According to the invention this object is solved by the features of the independent claims, while in the dependent claims preferred embodiments of the invention are given.
Der Begriffe Trajektorienhypothesen, Bewegungshypothesen, Fahrtrajektorien und Fahroptionen sind im Folgenden gleichbedeutend zu verstehen. The terms trajectory hypotheses, movement hypotheses, driving trajectories and driving options are to be understood as synonymous.
Die Erfindung betrifft eine strategische Bewegungsplanung von Fahrzeugen basierend auf lokal optimalen Fahrtrajektorien. The invention relates to a strategic movement planning of vehicles based on locally optimal driving trajectories.
Dabei betrifft die Erfindung insbesondere eine Steuervorrichtung und ein Verfahren zur Planung einer zumindest teilautomatisierten Längs- und/oder Querführung eines Kraftfahrzeuges (Ego-Fahrzeug) mittels mindestens einer elektronischen Steuereinheit. Durch entsprechende Ausgestaltung (insbesondere Programmierung) der Steuereinheit werden erfindungsgemäß situationsabhängig alle aus der Fahrzeugumgebung physikalisch ableitbaren und zulässigen Fahroptionen bzw. Trajektorienhypothesen bestimmt, wobei die Fahroptionen als Trajektorien unter Berücksichtigung
- – des Bewegungsmodells des eigenen Fahrzeugs,
- – kollisionsrelevanter Hindernisse und Objekte (insbesondere anderer Fahrzeuge) sowie
- – fahrphysikalischer Beschränkungen (insbesondere Beschränkungen durch die vorgegebene Anzahl von Fahrspuren, Überholverboten oder anderen angezeigten Verkehrsvorschriften usw.)
- The movement model of the own vehicle,
- - collision-relevant obstacles and objects (especially other vehicles) as well as
- - physical restrictions (in particular restrictions on the number of lanes, overtaking bans or other traffic regulations, etc.)
Die Erfindung betrifft auch mindestens eine elektronische Steuereinheit, insbesondere mit einem Funktionsmodul, das entsprechend zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens konfiguriert bzw. programmiert ist. The invention also relates to at least one electronic control unit, in particular with a functional module, which corresponds to the embodiment the method according to the invention is configured or programmed.
Der Erfindung liegen folgende Überlegungen zugrunde:
Durch die erfindungsgemäße Optimierung der Fahrtrajektorie für verschiedene Bewegungsoptionen basierend auf der Berücksichtigung eines Bewegungsmodells des eigenen Fahrzeugs, kollisionsrelevanter Hindernisse und Objekte sowie fahrphysikalischen Beschränkungen, kann eine bessere Aussage über strategische Fahrentscheidungen getroffen werden. Dadurch wird ein generischer Ansatz zur fundierten Bestimmung strategischer Bewegungsentscheidungen bei gleichzeitig komfortabler und sicherer Fahrzeugbewegung erreicht. The invention is based on the following considerations:
By optimizing the driving trajectory according to the invention for different movement options based on the consideration of a movement model of the own vehicle, collision-relevant obstacles and objects as well as physical constraints, a better statement can be made about strategic driving decisions. This achieves a generic approach to the well-founded determination of strategic movement decisions while at the same time ensuring comfortable and safe vehicle movement.
Die aus der Literatur bekannten Verfahren zur Optimierung von Fahrtrajektorien überfordern kurz und mittelfristig die Fahrzeugsteuergeräte hinsichtlich ihrer Rechenleistung. Um auch neu aufkommenden Qualitätsanforderungen zu entsprechen, nutzt die vorliegende Erfindung die aus der Literatur bekannten Vorteile der beschränkten, linear-quadratischen Optimierung zur recheneffizienten Lösungsfindung gewinnbringend aus. Hierbei führt die ausgewählte Problemformulierung basierend auf dem anwendungsspezifischem Einsatz von Schlupfvariablen zu funktionalen Weiterentwicklungen, sodass neben der priorisierten Kollisionsvermeidung auch Aspekte natürlichen Fahrverhaltens auf besondere Weise berücksichtigt werden können. Die Erprobung der umgesetzten Fahrzeuglängs- und -querführung im Realversuch verdeutlicht das große Potential dieses Ansatzes für automatisierte Fahrfunktionen. Zur Verbesserung des Komforts und der Sicherheit im Straßenverkehr wurde innerhalb der letzten Jahrzehnte der Grad der Automatisierung von Fahrzeugen stetig erhöht. Um diesen Grad bis hin zum hoch- und vollautomatisierten Fahren vor dem Hintergrund der wirtschaftlich ins Fahrzeug integrierbaren Rechenleistung weiter anzuheben, sind recheneffiziente Trajektorienplanungsmethoden, welche für dynamische und zeitkritische Verkehrssituationen entwickelt werden, Gegenstand heutiger Forschung. Zudem rücken Aspekte natürlichen Fahrverhaltens immer weiter in den Fokus, sodass das Ziel neuartiger Ansätze zur Trajektorienplanung nicht nur die möglichst recheneffiziente Generierung sicherer Fahrtrajektorien ist, sondern auch solcher, die in unterschiedlichen Verkehrsszenarien für den Fahrer nachvollziehbar und angenehm sind. The methods known from the literature for optimizing driving trajectories overtax the vehicle control devices in terms of their computing power in the short and medium term. In order to meet newly emerging quality requirements, the present invention profits from the known advantages of the literature, the limited, linear-quadratic optimization for computing efficient solution finding profitable. Here, the selected problem formulation based on the application-specific use of slip variables leads to functional further developments, so that in addition to the prioritized collision avoidance aspects of natural driving behavior can be taken into account in a special way. The testing of the converted vehicle longitudinal and transverse guidance in a real test illustrates the great potential of this approach for automated driving functions. In order to improve comfort and safety in road traffic, the degree of automation of vehicles has steadily increased in recent decades. In order to further increase this degree up to the highly and fully automated driving against the background of the computing power that can be economically integrated into the vehicle, the most efficient calculation methods for trajectory planning, which are developed for dynamic and time-critical traffic situations, are the subject of today's research. In addition, aspects of natural driving behavior are becoming more and more in the focus, so that the goal of novel approaches to trajectory planning is not only the most efficient generation of safe driving trajectories, but also those that are traceable and pleasant for the driver in different traffic scenarios.
In der Literatur finden sich unterschiedliche Ansätze zur Generierung von Trajektorien für automatisierte Fahrfunktionen. Unter bestimmten Vereinfachungen wurden für eine geringe Anzahl isolierter Verkehrsszenarien einfache Heuristiken in Kombination mit Pfadplanungsstrategien eingesetzt. Da diese regelbasierten Ansätze nur unter erschwerten Voraussetzungen in ein allgemeines Konzept zu integrieren sind, fanden alternative Methoden wie Potentialfelder in unterschiedlicher Ausprägung Anwendung. Diese Methoden verwenden anstelle von Fahrzeugmodellen stark vereinfachte Ersatzmodelle, was die Berücksichtigung fahrphysikalischer Grenzen stark einschränkt. Im Gegensatz dazu haben sich Optimierungsmethoden mit differentiellen Nebenbedingungen zur Planung von Fahrmanövern als besonders vorteilhaft erwiesen. Diese lassen sich nach Art der Lösungsfindung in drei Gruppen aufteilen:
- 1. Die Dynamische Programmierung eignet sich vor allem für die Lösung nicht-konvexer Optimierungsprobleme. Wegen des Fluches der Dimensionalität ist jedoch nur die Onlineberechnung von Systemen mit geringer Ordnung möglich, was eine aus Komfortgründen notwendige Planung eines stetig-differenzierbaren Lenkwinkel- oder Längsbeschleunigungsverlaufs in Echtzeit mit heutiger in Fahrzeugen integrierbarer Rechenleistung ausschließt.
- 2. Die Indirekte Methode eignet sich zur Lösung lokaler Optimierungsprobleme und wurde unter bestimmten Voraussetzungen bereits erfolgreich angewandt. Aufgrund der nur schwierig zu berücksichtigenden Nebenbedingungen konnte allerdings lediglich eine suboptimale Lösung des Problems unter großem Rechenaufwand bestimmt werden.
- 3. Im Gegensatz dazu lassen sich bei der Direkten Methode Nebenbedingungen einfach integrieren. Da die Anwendung direkter Methoden bei nichtlinearen Systemen wegen der iterativen Lösungsfindung sehr rechenintensiv und das Konvergenzverhalten des Problems stark abhängig von einer bestimmten Startlösung ist, nutzt die vorliegende Arbeit die Vorteile der direkten Methode bei linearquadratischer Problemformulierung für die Trajektorienoptimierung automatisierter Fahrfunktionen gewinnbringend aus und stellt deren praktische Relevanz am Beispiel der Fahrzeuglängs- und -querführung in aussagekräftigen Fahrsituationen im Realversuch dar.
- 1. Dynamic programming is especially useful for solving non-convex optimization problems. Because of the curse of dimensionality, however, only the online calculation of systems with low order is possible, which precludes a need for comfort planning a continuously-differentiable steering angle or longitudinal acceleration curve in real time with today's integrated in vehicles computing power.
- 2. The Indirect method is suitable for solving local optimization problems and has already been successfully applied under certain conditions. Due to the difficult to consider constraints, however, only a sub-optimal solution of the problem could be determined under great computational effort.
- 3. By contrast, direct conditions can be easily integrated in the direct method. Since the application of direct methods in nonlinear systems is very computationally intensive and the convergence behavior of the problem is highly dependent on a particular starting solution, the present work uses the advantages of the direct method with linear quadratic problem formulation for the trajectory optimization of automated driving functions and presents their practical advantages Relevance using the example of vehicle longitudinal and lateral guidance in meaningful driving situations in the real test dar.
Angesichts dessen fokussiert sich die Erfindung auf die recheneffiziente Lösung zeitinvarianter, linearquadratischer Optimalsteuerungsprobleme mit Beschränkungen, wobei anwendungsspezifische Erweiterungen der Problemformulierung betrachtet werden. Basierend darauf wurden durch die Erfindung sowohl für die Anwendung auf die Fahrzeuglängsbewegung als auch für die Planung der Fahrzeugquerbewegung vorteilhafte Problemformulierungen hergeleitet, welche bei zyklischer Lösung auf fortschreitendem Optimierungshorizont den Regelkreis der Fahrzeugführung im Sinne einer linearen, modellprädiktiven Regelung (LMPC) stabilisieren. Aufgrund der besonderen Formulierung von Beschränkungen kann dadurch aus Sicht der Längsführung ein natürliches Folgefahrtverhalten und sicheres Anhalten unter Berücksichtigung der vorherrschenden Traktionsverhältnisse realisiert werden. In view of this, the invention focuses on the computationally efficient solution of time-invariant, linear quadratic optimal control problems with constraints, while considering application-specific extensions of the problem formulation. Based on this, advantageous problem formulations were derived by the invention both for the application to the vehicle longitudinal motion and for the planning of the vehicle lateral movement, which stabilize the control loop of the vehicle guidance in the sense of a linear, model-predictive control (LMPC) with cyclical solution on a progressing optimization horizon. Due to the special formulation of restrictions, this can result in a natural follow-up behavior and safe stopping from the perspective of the longitudinal guidance be realized taking into account the prevailing traction conditions.
Beispiel Anwendung Fahrzeuglängsführung:
Zur effizienten Trajektorienoptimierung der Fahrzeuglängsbewegung sieht die Erfindung eine neuartige Problemformulierung eines linear-quadratischen Optimierungsproblems mit Beschränkungen vor. Die Formulierung gezielter Positions- und Beschleunigungsbeschränkungen in Kombination mit dem Einsatz von Schlupfvariablen ermöglicht es, einen optimalen Kompromiss zwischen einer sicheren und einer möglichst komfortablen Fahrzeuglängsbewegung zu erreichen. Die Längsbewegung lässt sich hinreichend genau mit Hilfe des zeitinvarianten Integratorsystems mit einem Zustandsvektor und einer dazugehörigen Stellgröße beschreiben. Es sei bemerkt, dass trotz der notwendigen zeitlichen Diskretisierung der Systemdynamik die gewählte Systemordnung vierten Grades einen aus Komfortgründen stetig differenzierbaren Verlauf der Beschleunigung a sicherstellt. Basierend auf den Zuständen der Systemdynamik lassen sich über Matrizen mit Gewichtungsfaktoren Abweichungen zu gewünschten Bewegungsvorgaben quadratisch im Kostenfunktional berücksichtigen. Example application of vehicle longitudinal guidance:
For efficient trajectory optimization of the vehicle longitudinal movement, the invention provides a novel problem formulation of a linear-quadratic optimization problem with restrictions. The formulation of specific position and acceleration restrictions in combination with the use of slip variables makes it possible to achieve an optimal compromise between a safe and a comfortable longitudinal movement of the vehicle. The longitudinal movement can be described with sufficient accuracy using the time-invariant integrator system with a state vector and an associated manipulated variable. It should be noted that despite the necessary temporal discretization of the system dynamics, the selected system order of the fourth degree ensures a progression of the acceleration a which can be continuously differentiated for reasons of comfort. Based on the states of the system dynamics, deviations from desired motion presets can be considered quadratically in the cost functional via matrices with weighting factors.
Zur Planung sicherer Längsbewegungstrajektorien werden für die zuvor definierten Systemausgänge Beschränkungen formuliert, welche sich aus kollisionsrelevanten Hindernissen und den vorherrschenden Traktionsverhältnissen ableiten lassen. In Abhängigkeit von der mit dem Untergrund der Straße variierenden Haftung der Reifen lassen sich diese entsprechend der zeitvarianten Ungleichungsnebenbedingungen als Beschleunigungsbeschränkungen bei der Bewegungsplanung berücksichtigen. Darüber hinaus ermöglicht die Formulierung zeitvarianter Positionsbeschränkungen auf äquivalente Weise die Einbeziehung kollisionsrelevanter Hindernisse. Die prädizierten Positionen anderer Verkehrsteilnehmer zu diskreten zukünftigen Zeitpunkten begrenzen die Position des eigenen Fahrzeugs zum selben Zeitpunkt. Folglich lassen sich für alle zukünftigen Fahrzeugpositionen auf dem Optimierungshorizont deren zulässige Werte durch die Ausgangsbeschränkungen der Form begrenzen, wobei über Zusatzterme Sicherheitsabstände parametriert werden können. For the planning of safe longitudinal motion trajectories, restrictions are formulated for the previously defined system outputs, which can be derived from collision-relevant obstacles and the prevailing traction conditions. Depending on the varying adhesion of the tires with the ground of the road, they can be considered as acceleration restrictions in the movement planning according to the time-variant inequality constraints. In addition, the formulation of time-variant position constraints enables the inclusion of collision-relevant obstacles in an equivalent way. The predicted positions of other road users at discrete future times limit the position of the own vehicle at the same time. Consequently, for all future vehicle positions on the optimization horizon, their permissible values can be limited by the output restrictions of the shape, whereby safety distances can be parameterized via additional terms.
Entsprechend der oben genannten Verwendung von Schlupfvariablen zur flexiblen Beeinflussung der Trajektorienform, lassen sich durch zweistufige Beschleunigungsbeschränkungen in Kombination mit einer schwach gewichteten Schlupfvariable aus Komfortgründen vorteilhafte Beschleunigungsprofile mit abschnittsweise konstanter Beschleunigungsphase generieren. Bei großen Geschwindigkeitstransitionen kann durch die Erweiterung der sicherheitsrelevanten Beschränkung auf einen optimalen Kompromiss zwischen einer ruckoptimalen Längsbewegung und einer gleichzeitig minimalen erforderlichen Beschleunigung parametriert werden. Dadurch werden komfortable Verzögerungsverläufe identischer Bremsdauer mit abschnittsweise konstanten Beschleunigungsphasen durch mehrstufige Ausgangsbeschränkungen bei gezieltem Einsatz der Schlupfvariablen erreicht. In accordance with the above-mentioned use of slip variables for flexibly influencing the trajectory form, advantageous acceleration profiles with sections of constant acceleration phase can be generated by two-stage acceleration restrictions in combination with a weakly weighted slip variable for reasons of comfort. In the case of large speed transitions, the extension of the safety-relevant limitation to an optimal compromise between a jerk-optimal longitudinal movement and a minimum required acceleration can be parameterized. As a result, comfortable deceleration curves of identical braking duration with sections of constant acceleration phases are achieved by multi-level output restrictions with targeted use of the slip variables.
Der Algorithmus wurde zur Validierung in einem prototypisch veränderten Versuchsfahrzeug der BMW 5er Reihe für verschiedene Realmanöver getestet. Für die Fahrzeuglängsbewegung wurde eine Optimierungsschrittweite von 500ms gewählt, sodass sich bei der Wahl von N = 20 ein Optimierungshorizont von 10.0s ergab. Analog wurde für die Fahrzeugquerbewegung mit der Optimierungsschrittweite 200ms ein Optimierungshorizont von 4.0s erzielt. Zur Lösung des quadratischen Programms kam der von M.J.D. Powell 1983 entwickelte open-source Solver QLD (www.scilab.org) zum Einsatz. Alle Berechnungen erfolgten auf einer dSpace Autobox
Im Folgenden wird eine mögliche Reaktion der entwickelten Längsführung auf ein um 40km/h langsameres Fahrzeug beschrieben. In einem ersten Zeitschritt hält das Ego-Fahrzeug zunächst die Wunschgeschwindigkeit von z.B. 120km/h und passt beim Einscheren eines langsameren Fahrzeugs die Geschwindigkeit auf dieses an, wobei sich der optimierte Beschleunigungsverlauf durch eine Phase konstanter Verzögerung charakterisiert. Dies wird als besonders angenehm empfunden. Darauffolgend wird ein komfortabler Geschwindigkeitsangleich im Sicherheitsabstand innerhalb der Komfortgrenzen an das Vorderfahrzeug vorgenommen. Im letzten Zeitschritt schert das Vorderfahrzeug beispielsweise aus, woraufhin der Algorithmus das Fahrzeug mit zulässiger Komfortbeschleunigung von beispielsweise 1.2m/s2 bis auf die Wunschgeschwindigkeit beschleunigt. Die noch verbleibenden geringen Abweichungen im Beschleunigungsverlauf sind dem Schalten des Automatikgetriebes geschuldet. In the following a possible reaction of the developed longitudinal guidance to a 40km / h slower vehicle is described. In a first time step, the ego vehicle first keeps the desired speed of e.g. 120km / h and adjusts the speed when einscheren a slower vehicle to this, wherein the optimized acceleration curve characterized by a phase of constant deceleration. This is felt to be particularly pleasant. Subsequently, a comfortable speed adjustment is made at the safety distance within the comfort limits to the front vehicle. In the last time step, the front vehicle shears off, for example, whereupon the algorithm accelerates the vehicle with permissible comfort acceleration of, for example, 1.2 m /
Als weiterer Anwendungsfall wird eine Notbremsung von 80km/h bei nasser Fahrbahn auf ein stehendes Hindernis beschrieben. Bereits zum ersten Zeitpunkt plant der Algorithmus ein Bremsmanöver nahe einer Beschleunigungsgrenze. Durch den Einsatz der Schlupfvariablen bildet der Algorithmus einen Kompromiss zwischen parametrierbaren Abweichungen vom Zielort und der minimalen Beschleunigung. Durch zyklisches Lösen des Optimierungsproblems ist der Algorithmus in der Lage, diesen Kompromiss an den Verlauf einer leicht überhöht eingeregelten Beschleunigung anzupassen, sodass anders als initial geplant, die Verzögerung bereits früher komfortabel abgebaut werden kann und der Zielort mit geringerer Abweichung erreicht wird. As another application, an emergency braking of 80km / h on a wet roadway to a stationary obstacle is described. Already for the first time the algorithm plans a braking maneuver near an acceleration limit. By using the slip variables, the algorithm makes a compromise between parameterizable deviations from the destination and the minimum acceleration. By cyclically solving the optimization problem, the algorithm is able to adapt this compromise to the course of a slightly exaggerated acceleration, so that, unlike initially planned, the deceleration can be conveniently reduced even earlier and the destination is achieved with less deviation.
Zusammenfassung und Ausblick Summary and Outlook
Basierend auf der linear-quadratischen Optimierung leitet die vorliegende Erfindung sowohl für die Fahrzeuglängs- als auch für die Fahrzeugquerführung neuartige Problemformulierungen her, welche trotz begrenzter Rechenleistung äußerst effizient gelöst werden können und zugleich den, aus der Anwendung des automatisierten Fahrens resultierenden hohen Anforderungen an Komfort und Sicherheit gerecht werden. Der anwendungsspezifische Einsatz von Schlupfvariablen ermöglicht es neben Aspekten natürlichen Fahrverhaltens, wie die Minimierung des Ruckes und der Beschleunigung, sicherheitsrelevante Beschränkungen, wie die Vermeidung von Kollisionen mit statischen und dynamischen Hindernissen bei gleichzeitiger Einhaltung fahrphysikalischer Begrenzungen, zu berücksichtigen. Based on the linear-quadratic optimization, the present invention derives novel problem formulations both for the vehicle longitudinal and for the vehicle transverse guidance, which can be solved extremely efficiently despite limited computing power and at the same time the high demands on comfort and comfort resulting from the application of automated driving Safety. The application-specific use of slippage variables allows, in addition to aspects of natural driving behavior, such as the minimization of jerking and acceleration, to consider safety-relevant restrictions, such as the avoidance of collisions with static and dynamic obstacles while complying with physical limitations.
Obwohl die umgesetzten Algorithmen lediglich eine für die beiden Bewegungsrichtungen isolierte, lokale Trajektorienoptimierung erlauben, motiviert deren äußerst effiziente Berechnung den Einsatz für eine längsquer-kombinierte Planung der Fahrzeugbewegung. Unter Vernachlässigung der nichtlinearen Rückkopplungseffekte der Fahrzeugquer- auf die -längsbewegung bietet sich über die Generierung mehrerer lokal optimaler Längstrajektorienhypothesen mit darauf aufbauender Optimierung der Querbewegung die Möglichkeit, die globale Lösung des nichtlinearen Trajektorienplanungsproblems für verschiedene Bewegungshypothesen hinreichend genau zu approximieren. Angesichts dessen liegt der Schwerpunkt zukünftiger Forschung auf der Einbettung dieses Ansatzes in eine übergeordnete Fahrstrategie, welche aus lokal optimierten Trajektorienhypothesen die globale Lösung des Trajektorienplanungsproblems bestimmt. In diesem Zuge verspricht die Erweiterung des Fahrzeugquerbewegungsmodells auf das lineare Einspurmodell zusätzliches Potential zur Weiterentwicklung der Algorithmen. Although the algorithms used allow only localized trajectory optimization isolated for the two directions of motion, their highly efficient computation motivates use for longitudinal cross-combined vehicle motion planning. Neglecting the nonlinear feedback effects of vehicle transverse to longitudinal motion, the generation of several locally optimal longitudinal trajectory hypotheses with subsequent optimization of the transverse motion offers the possibility of sufficiently approximating the global solution of the nonlinear trajectory planning problem for different motion hypotheses. In view of this, the focus of future research is on the embedding of this approach in a superordinate driving strategy, which determines the global solution of the trajectory planning problem from locally optimized trajectory hypotheses. In this context, the extension of the vehicle lateral motion model to the linear single-track model promises additional potential for further development of the algorithms.
Die Grundidee der Erfindung ist zusammengefasst ein Verfahren zur strategischen Bewegungsplanung von automatisierten Fahrzeugen. Dieses Verfahren umfasst folgende Verfahrensteile:
- 1. Die situationsabhängige Bestimmung aller physikalisch zulässigen Bewegungshypothesen, welche aus der Fahrzeugumgebung ableitbar sind.
- 2. Formulierung der Bewegungshypothesen als lokales Trajektorienoptimierungsproblem was beinhaltet: a. Die Berücksichtigung von i. einem Bewegungsmodell des eigenen Fahrzeugs ii. kollisionsrelevanten Hindernissen und Objekten iii. fahrphysikalischen Beschränkungen b. Die isolierte Optimierung der Fahrzeuglängs- und Fahrzeugquerbewegung (optional)
- 3. Bestimmung der strategisch optimalen Trajektorienhypothese sowohl für die Längs- als auch für die Querbewegungstrajektorie durch Minimierung eines kombinierten Gütekriteriums, welches sich aus den kontinuierlichen Kosten der Trajektorienhypothesen und diskreten kontextabhängigen Termen zusammensetzen kann.
- 1. The situation-dependent determination of all physically permissible movement hypotheses, which can be derived from the vehicle environment.
- 2. Formulation of the movement hypotheses as a local trajectory optimization problem which includes: a. The consideration of i. a movement model of the own vehicle ii. collision-relevant obstacles and objects iii. physical limitations b. The isolated optimization of vehicle longitudinal and vehicle lateral movement (optional)
- 3. Determination of the strategically optimal trajectory hypothesis for both the longitudinal and the transverse motion trajectory by minimizing a combined quality criterion, which can be composed of the continuous costs of the trajectory hypotheses and discrete context-dependent terms.
Ausführungsbeispiele der Erfindung sind in der Zeichnung veranschaulicht und werden im Folgenden näher beschrieben. Es zeigt Embodiments of the invention are illustrated in the drawings and will be described in more detail below. It shows
In
Zu 1. Verfahrensteil (siehe oben): Bedingt durch diePosition anderer Fahrzeuge 2 bis 5 (Boxen mit Pfeil) und Leitplanken (dicke durchgezogene Linien) ergeben sich die in fett und gestrichelt dargestellten physikalisch zulässigen Bewegungshypothesen bzw. Fahroptionen O1 bis O5. Durch weitere Beschränkungen wie Regeln der StVO können bestimmte Hypothesen bzw. Optionen bereits im Vorfeld ausgeschlossen werden, wodurch schon eine erste Reduzierung der Anzahl der Optionen vorgenommen wird. So ist das Rechtsüberholen des Fahrzeugs auf der linken Spur nicht zulässig.Zu 2. Verfahrensteil (siehe oben): Die Bestimmung der dargestellten Trajektorienhypothesen O1 bis O5 ergeben sich als Ergebnis eines lokal formulierten Optimierungsproblems isoliert für die Längs- und Querbewegung. Dadurch kann sichergestellt werden, dass jede Hypothese ein Optimum in Bezug auf Komfort und Sicherheit erfüllt, was essentiell für die nachgelagerte Auswahl der abzufahrenden Trajektorie bzw. Fahroption ist. Darüber hinaus lassen sich lokale Optimierungsprobleme mit deutlich reduziertem Rechenaufwand lösen.Zu 3. Verfahrensteil (siehe oben): Durch den Vergleich der im Kontinuierlichen optimierten Bewegungskosten aller Trajektorienhypothesen, vorzugsweise in Kombination mit diskreten Entscheidungsgrößen lässt sich generisch und fundiert je nach Gütekriterium genau eine Hypothese bzw. Fahroption auswählen, welche dann abgefahren werden soll.
- First procedural part (see above): Due to the position of
other vehicles 2 to 5 (boxes with arrow) and crash barriers (thick solid lines), the physically permissible movement hypotheses or driving options O1 to O5 are shown in bold and dashed lines. Further restrictions, such as StVO regulations, can preclude certain hypotheses or options in advance, which means that the first number of options can be reduced. Thus, overtaking the vehicle on the left lane is not permitted. - Second part of the method (see above): The determination of the illustrated trajectory hypotheses O1 to O5 are the result of a locally formulated optimization problem isolated for the longitudinal and transverse movement. Thereby it can be ensured that each hypothesis fulfills an optimum in terms of comfort and safety, which is essential for the downstream selection of the trajectory or driving option to be traveled. In addition, local optimization problems can be solved with significantly reduced computational effort.
- 3. Part of the procedure (see above): By comparing the continuously optimized movement costs of all trajectory hypotheses, preferably in combination with discrete decision variables, one hypothesis or driving option can be generically and substantively selected depending on the quality criterion, which is then to be traversed.
Die Erfindung lässt sich besonders vorteilhaft bei autonom bzw. vollautomatisch fahrenden Fahrzeugen anwenden, da diese immer eine Entscheidung treffen müssen und im Zweifel nicht zur Übernahme durch den Fahrer auffordern können. The invention is particularly advantageous in autonomous or fully automatic driving Apply vehicles, as they always have to make a decision and in case of doubt can not ask for the driver to take over.
Diskrete Entscheidungsgrößen, wie z.B. die vergangene Anzahl an durchgeführten Spurwechseln oder ein bevorstehendes Spurende, werden hier als diskrete kontextabhängige Terme DKT bezeichnet. Beispielsweise werden diese Terme bzw. Entscheidungsgrößen auf Basis einer Tunnelerkennung, einer Sensorgüteerkennung, einer Witterungserkennung oder anderer spontan optionseinschränkender Parameter ermittelt. Discrete decision items, such as the past number of lane changes made or an upcoming lane end are referred to herein as discrete contextual terms DKT. By way of example, these terms or decision variables are determined on the basis of tunnel detection, sensor quality detection, weather detection or other parameters which spontaneously limit options.
Das erfindungsgemäße Verfahren wird im Folgenden noch genauer auch anhand von
In einem Kostenermittlungs-Funktionsblock
- K1 für die Option O1: Verzögerungskosten und Lenkkosten für eine Verzögerung und für ein Lenken auf die rechte Fahrspur hinter das Objekt bzw.
Fahrzeug 2 ; K2 für die Option O2: Beschleunigungskosten und Lenkkosten für eine Beschleunigung und für ein Lenken auf die linke Fahrspur hinter das Objekt bzw.Fahrzeug 3 ; K3 für die Option O3: Verzögerungskosten und Lenkkosten bei Verbleiben auf der eigenen Fahrspur hinter dem Objekt bzw.Fahrzeug 4 , das möglicherweise von der rechten Fahrspur auf die mittlere (eigene) Fahrspur wechseln könnte, wobei bei gleicher Fahrgeschwindigkeit von Ego-Fahrzeug 1 und Objekt4 in diesem Fall die Kosten K3 Null und somit am geringsten sein können; K4 für die Option O4: Beschleunigungskosten und Lenkkosten bei einem Überholen und Ausweichen um das Objekt bzw.Fahrzeug 4 , das möglicherweise von der rechten Fahrspur auf die eigene Fahrspur wechseln könnte, sowie Verzögerungskosten und Lenkkosten zum Einscheren hinter das Objekt bzw.Fahrzeug 5 ; K5 für die Option O5: Beschleunigungskosten und Lenkkosten bei einem Überholen des Objekts bzw.Fahrzeugs 2 sowie bei einem Einscheren hinter das Objekt bzw.Fahrzeug 4 , das möglicherweise von der rechten Fahrspur auf die eigene Fahrspur wechseln könnte.
In a costing
- K1 for option O1: delay costs and steering costs for a delay and for steering to the right lane behind the object or
vehicle 2 ; K2 for option O2: acceleration costs and steering costs for acceleration and for steering the left lane behind the object orvehicle 3 ; K3 for the option O3: Delay costs and steering costs while remaining in own lane behind the object orvehicle 4 , which could possibly switch from the right lane to the middle (own) lane, being at the same driving speed ofego vehicle 1 andobject 4 in this case the cost K3 can be zero and thus lowest; K4 for option O4: acceleration costs and steering costs when overtaking and avoiding the object orvehicle 4 which could possibly change from the right lane to its own lane, as well as delay costs and steering costs for shearing behind the object orvehicle 5 ; K5 for option O5: acceleration costs and steering costs when overtaking the object orvehicle 2 as well as when shearing behind the object orvehicle 4 that could possibly switch from the right lane to its own lane.
Die Kosten Ki geben also insbesondere den energetischen Aufwand des Ego-Fahrzeugs
In einem Auswahl-Funktionsblock
Insbesondere bei vollautomatisiertem Fahren ist in jedem Fall eine Option auszuwählen. Dabei kann ein diskreter kontextabhängiger Term DKT auch eine Notfallbetrachtung enthalten, durch die sich wiederum die Kosten Ki erhöhen können und somit – auch bei erhöhten Kosten, die beispielsweise auch die Kosten einer Kollision enthalten können – die Option mit den geringsten Kosten Ki ausgewählt wird. In particular, with fully automated driving an option is to be selected in each case. In this case, a discrete context-dependent term DKT can also include an emergency consideration, which in turn can increase the costs Ki and thus - even with increased costs, which may also include the cost of a collision - the option with the lowest cost Ki is selected.
Eine derartige Notfallbetrachtung kann vorsehen, dass abhängig vom Überschreiten von definierten Abstandsgrenzen des Ego-Fahrzeuges
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Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature
- F. Borrelli, A. Bemporad, and M. Morari. Predictive control for linear and hybrid systems. 2015 [0003] F. Borrelli, A. Bemporad, and M. Morari. Predictive control for linear and hybrid systems. 2015 [0003]
- L. Fletcher, S. Teller, E. Olson, D. Moore, Y. Kuwata, J. How, J. Leonard, I. Miller, M. Campbell, D. Huttenlocher, et al. The MIT-Cornell collision and why it happened. Journal of Field Robotics, 25(10):775–807, 2008 [0003] Fletcher, S. Teller, E. Olson, D. Moore, Y. Kuwata, J. How, J. Leonard, I. Miller, M. Campbell, D. Huttenlocher, et al. The MIT-Cornell collision and why it happened. Journal of Field Robotics, 25 (10): 775-807, 2008 [0003]
- K. Graichen. Methoden der Optimierung und optimalen Steuerung. Vorlesungsskript, Universität Ulm, 2014 [0003] K. Graichen. Methods of optimization and optimal control. Lecture notes, University of Ulm, 2014 [0003]
- Benjamin Gutjahr and Moritz Werling. Optimale Fahrzeugquerführung mittels linearer, zeitvarianter MPC. In Workshop Fahrerassistenzsysteme, 2015 [0003] Benjamin Gutjahr and Moritz Werling. Optimum vehicle transverse guidance by means of linear, time-variant MPC. In Workshop Driver Assistance Systems, 2015 [0003]
- Y. Koren and J. Borenstein. Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation. In Robotics and Automation, 1991. Proceedings., 1991 IEEE International Conference on, pages 1398–1404. IEEE, 1991 [0003] Y. Koren and J. Borenstein. Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation. In Robotics and Automation, 1991. Proceedings., 1991 IEEE International Conference on, pages 1398-1404. IEEE, 1991 [0003]
- M. Papageorgiou. Optimierung: Statische, dynamische, stochastische Verfahren. Springer, 2012 [0003] M. Papageorgiou. Optimization: static, dynamic, stochastic methods. Springer, 2012 [0003]
- Georg Tanzmeister, Martin Friedl, Dirk Wollherr, and Martin Buss. Path planning on grid maps with unknown goal poses. In Conference on Intelligent Transportation Systems, 2013 [0003] Georg Tanzmeister, Martin Friedl, Dirk Wollherr, and Martin Buss. Path planning on grid maps with unknown goal poses. In Conference on Intelligent Transportation Systems, 2013 [0003]
- Valerio Turri, Ashwin Carvalho, Hongtei Tseng, Karl Henrik Johansson, and Francesco Borrelli. Linear model predictive control for lane keeping and obstacle avoidance on low curvature roads. In 2013 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, pages 378–383. IEEE [0003] Valerio Turri, Ashwin Carvalho, Hong Kong Tseng, Karl Henrik Johansson, and Francesco Borrelli. Linear model predictive control for lane keeping and obstacle avoidance on low curvature roads. In 2013 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, pages 378-383. IEEE [0003]
- M. Werling, S. Kammel, J. Ziegler, and L. Gröll. Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds. The International Journal of Robotics Research, 31(3):346–359, 2012 [0003] M. Werling, S. Kammel, J. Ziegler, and L. Gröll. Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds. The International Journal of Robotics Research, 31 (3): 346-359, 2012 [0003]
- DS1005 [0017] DS1005 [0017]
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Country | Link |
---|---|
DE (1) | DE102016218121A1 (en) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109976355A (en) * | 2019-04-26 | 2019-07-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | Method for planning track, system, equipment and storage medium |
CN110228473A (en) * | 2019-05-27 | 2019-09-13 | 驭势科技(北京)有限公司 | A kind of intelligent vehicle lane-change decision-making technique, device, storage medium and intelligent vehicle |
CN110775069A (en) * | 2019-10-29 | 2020-02-11 | 长安大学 | Vehicle driving mode recognition device and method in mixed driving mode |
EP3819180A1 (en) * | 2019-11-06 | 2021-05-12 | Yandex Self Driving Group LLC | Method and processor for controlling in-lane movement of autonomous vehicle |
DE102020210465A1 (en) | 2020-08-18 | 2022-02-24 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method and device for supporting maneuver planning for an at least partially automated vehicle or a robot |
DE102022002253B3 (en) | 2022-06-21 | 2023-08-24 | Mercedes-Benz Group AG | Method for planning a target trajectory for an automated vehicle |
DE102022214267A1 (en) | 2022-12-22 | 2024-06-27 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Computer-implemented method and system for behavior planning of an at least partially automated EGO vehicle |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102006042666A1 (en) | 2006-09-12 | 2008-03-27 | Robert Bosch Gmbh | Method for avoiding or mitigating the collision of a vehicle with at least one object |
DE102011081159A1 (en) | 2011-08-18 | 2013-02-21 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method for carrying out avoidance maneuvering by driver assistant system of motor vehicle, involves detecting current status data of object in environment of motor vehicle that is on collision course |
DE102012007127A1 (en) | 2011-09-24 | 2013-03-28 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method for determining movement path for vehicle, involves determining road boundary, and determining multiple possible movement paths for vehicle, where movement path is selected from multiple possible movement paths |
DE102012215562A1 (en) | 2012-09-03 | 2014-03-06 | Robert Bosch Gmbh | Method for determining an evasion trajectory for a motor vehicle and safety device or safety system |
-
2016
- 2016-09-21 DE DE102016218121.1A patent/DE102016218121A1/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102006042666A1 (en) | 2006-09-12 | 2008-03-27 | Robert Bosch Gmbh | Method for avoiding or mitigating the collision of a vehicle with at least one object |
DE102011081159A1 (en) | 2011-08-18 | 2013-02-21 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method for carrying out avoidance maneuvering by driver assistant system of motor vehicle, involves detecting current status data of object in environment of motor vehicle that is on collision course |
DE102012007127A1 (en) | 2011-09-24 | 2013-03-28 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method for determining movement path for vehicle, involves determining road boundary, and determining multiple possible movement paths for vehicle, where movement path is selected from multiple possible movement paths |
DE102012215562A1 (en) | 2012-09-03 | 2014-03-06 | Robert Bosch Gmbh | Method for determining an evasion trajectory for a motor vehicle and safety device or safety system |
Non-Patent Citations (10)
Title |
---|
Benjamin Gutjahr and Moritz Werling. Optimale Fahrzeugquerführung mittels linearer, zeitvarianter MPC. In Workshop Fahrerassistenzsysteme, 2015 |
DS1005 |
F. Borrelli, A. Bemporad, and M. Morari. Predictive control for linear and hybrid systems. 2015 |
Georg Tanzmeister, Martin Friedl, Dirk Wollherr, and Martin Buss. Path planning on grid maps with unknown goal poses. In Conference on Intelligent Transportation Systems, 2013 |
K. Graichen. Methoden der Optimierung und optimalen Steuerung. Vorlesungsskript, Universität Ulm, 2014 |
L. Fletcher, S. Teller, E. Olson, D. Moore, Y. Kuwata, J. How, J. Leonard, I. Miller, M. Campbell, D. Huttenlocher, et al. The MIT-Cornell collision and why it happened. Journal of Field Robotics, 25(10):775–807, 2008 |
M. Papageorgiou. Optimierung: Statische, dynamische, stochastische Verfahren. Springer, 2012 |
M. Werling, S. Kammel, J. Ziegler, and L. Gröll. Optimal trajectories for time-critical street scenarios using discretized terminal manifolds. The International Journal of Robotics Research, 31(3):346–359, 2012 |
Valerio Turri, Ashwin Carvalho, Hongtei Tseng, Karl Henrik Johansson, and Francesco Borrelli. Linear model predictive control for lane keeping and obstacle avoidance on low curvature roads. In 2013 16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, pages 378–383. IEEE |
Y. Koren and J. Borenstein. Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation. In Robotics and Automation, 1991. Proceedings., 1991 IEEE International Conference on, pages 1398–1404. IEEE, 1991 |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109976355A (en) * | 2019-04-26 | 2019-07-05 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | Method for planning track, system, equipment and storage medium |
CN110228473A (en) * | 2019-05-27 | 2019-09-13 | 驭势科技(北京)有限公司 | A kind of intelligent vehicle lane-change decision-making technique, device, storage medium and intelligent vehicle |
CN110775069A (en) * | 2019-10-29 | 2020-02-11 | 长安大学 | Vehicle driving mode recognition device and method in mixed driving mode |
CN110775069B (en) * | 2019-10-29 | 2021-04-27 | 长安大学 | Vehicle driving mode recognition device and method in mixed driving mode |
EP3819180A1 (en) * | 2019-11-06 | 2021-05-12 | Yandex Self Driving Group LLC | Method and processor for controlling in-lane movement of autonomous vehicle |
US11753037B2 (en) | 2019-11-06 | 2023-09-12 | Yandex Self Driving Group Llc | Method and processor for controlling in-lane movement of autonomous vehicle |
DE102020210465A1 (en) | 2020-08-18 | 2022-02-24 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method and device for supporting maneuver planning for an at least partially automated vehicle or a robot |
DE102022002253B3 (en) | 2022-06-21 | 2023-08-24 | Mercedes-Benz Group AG | Method for planning a target trajectory for an automated vehicle |
WO2023247093A1 (en) | 2022-06-21 | 2023-12-28 | Mercedes-Benz Group AG | Method for planning a target trajectory for an automated vehicle |
DE102022214267A1 (en) | 2022-12-22 | 2024-06-27 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Computer-implemented method and system for behavior planning of an at least partially automated EGO vehicle |
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Legal Events
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