Path planning and path following for vehicles at intersections and in parking lots
| Autor: | Wang, Qiannan |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2023 |
| Předmět: | |
| DOI: | 10.14279/depositonce-17099 |
| Popis: | With the explosive growth of car ownership, vehicle safety problem is becoming more imminent. Autonomous driving is a promising way to deal with this issue, owing to the improvement of information technology. In order to achieve autonomy, three steps are necessary: environment perception, path planning and actuator control. Path planning works like the human brain, which analyzes surroundings and generates executable and collision-free paths for vehicles. Therefore, a reliable, robust and adaptable path planning and following controller is essential for automated vehicles. In this paper, a maneuver based path planner based on model predictive control (MPC) and the potential field method is presented. It mainly focuses on driving at unstructured intersections and parking lots, due to their complicated environment and a high rate of accidents. Feasible and collision-free paths are generated and validation through simulation is performed. Firstly, two different MPC controllers are proposed for path planning and path following. One is a distance-based MPC controller, which only considers the distance information of obstacles; the other is a distance-direction based MPC controller that takes both the distance and the moving direction information of obstacles into account. In order to make the automated system carry out the driving process like a driver, a maneuver planner with decision making is investigated. Through analyzing the problems and requirements of parking lots and intersections, corresponding control maneuvers are developed to tackle diverse traffic conditions in these two scenarios. Validation of the controller is conducted in vehicle dynamic software TUBCarDynamics. Compared simulation of the distance-based MPC controller and the distance-direction based MPC controller is implemented on the straight road. According to simulation results, it can be observed that the distance-direction based MPC controller is more effective and practicable. Various scenarios in parking lots and at intersections are simulated. Simulation results bring out that the controller can generate collision-free paths and perform like a real driver in these two circumstances. Mit dem explosionsartigen Wachstum von Fahrzeugen im Straßenverkehr wird die Erfordernis von Sicherheitsystemen in Fahrzeugen immer wichtiger. Aufgrund der rasanten Weiterentwicklung der Informationstechnologie, könnte das Autonome Fahren eine vielversprechende Möglichkeit hierfür sein. Um Autonomie beim Fahren zu erreichen, sind folgende Parameter zu erfüllen: Umgebungswahrnehmung, Pfadplanung und Aktuator Steuerung. Die Pfadplanung funktioniert wie ein menschliches Gehirn. Sie analysiert die Umgebung und generiert einen geeigneten und kollisionsfreien Pfad für das Fahrzeug. Eine zuverlässige, stabile und flexible Pfadplanung und die Verfolgungssteuerung sind infolgedessen sehr wichtig für das Autonome Fahren. In dieser Arbeit wird ein manöverbasierter Regler vorgestellt, der auf Modellprädiktive Regelung (MPC) und Potenzialfeldbasierte Ansätze für die Pfadplanung und -verfolgung basiert. Der Schwerpunkt des Reglers liegt bei unstrukturierten Kreuzungsbereichen sowie Parkplätzen, da dort die Anforderungen sehr komplex und die Unfallrate vergleichsweise hoch ist. Ausführbare und kollisionsfreie Pfade werden entsprechend erzeugt, die Validierung hierfür erfolgt mittels einer Simulation. Zunächst werden zwei verschiedene MPC Regler für die Pfadplanung und -verfolgung untersucht. Der erste ist ein entfernungsbasierter MPC Regler, der nur die Entfernungsinformationen von Hindernissen berücksichtigt. Der andere ist ein entfernungsrichtungsbasierter MPC Regler, der sowohl die Entfernungs- als auch die Bewegungsrichtungsinformationen von Hindernissen berücksichtigt. Um das automatisierte System wie ein Fahrer auszuführen, wird ein Manöverplaner mit einer Entscheidungsfindung untersucht. Durch eine Analyse der Problematik und der Anforderungen von Parkplätzen und Kreuzungen, werden entsprechende Steuerungsstrategien entwickelt, die festlegen, wie mit den unterschiedlichen Anforderungen an diese beiden Szenarien umzugehen ist. Die Validierung des Reglers erfolgt schließlich mithilfe der fahrzeugdynamischen Software TUBCarDynamics. Zwei vergleichbare Simulationen des entfernungsbasierten MPC Reglers und des entfernungsrichtungsbasierten MPC Reglers werden auf einer geraden Strecke durchgeführt. Die Ergebnisse zeigen, dass der entfernungsrichtungsbasierte MPC Regler besser geeignet und effektiver ist. Daraufhin werden noch verschiedene Szenarien auf Parkplätzen und an Kreuzungen simuliert, mit dem Ergebnis, dass dieser Regler kollisionsfreie Pfade planen kann und sich in beiden Situationen wie ein echter Fahrer verhält. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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