基於動態規劃和二次規劃的自動駕駛決策與規劃

核心概念

本文提出了一個基於動態規劃（DP）和二次規劃（QP）的自動駕駛決策與規劃框架，並通過仿真驗證了其在軌跡跟踪和避障方面的有效性。

摘要

基於動態規劃和二次規劃的自動駕駛決策與規劃

本研究論文提出了一個基於動態規劃（DP）和二次規劃（QP）的自動駕駛決策與規劃框架，旨在提升自動駕駛汽車在複雜環境中的安全性和效率。
研究背景
隨著自動駕駛技術的快速發展，有效決策和規劃對於確保自動駕駛汽車在複雜環境中的安全高效運行至關重要。與無人機或智能機器人不同，自動駕駛汽車需要在執行各種地面運輸任務的同時，兼顧乘客舒適度和車輛穩定性。
研究方法
本研究提出的框架採用動態規劃進行全局路徑規劃，利用二次規劃進行局部軌跡優化。該方法利用 S-T 圖實現動態和靜態障礙物避讓。此外，該系統還採用了一個全面的車輛動力學模型來支持控制系統，實現精確的路徑跟踪和障礙物處理。
仿真結果
研究團隊進行了仿真研究，以評估該系統在各種場景下的性能，包括全局路徑規劃、靜態障礙物避讓以及涉及行人互動的動態障礙物避讓。結果證實了所提出的決策和規劃算法在複雜環境中導航的有效性和魯棒性，證明了該方法在自動駕駛應用中的可行性。

本研究的主要貢獻總結如下：

決策和規劃框架： 提出了一個基於 DP 的全局規劃和基於 QP 的局部軌跡優化的集成決策和規劃框架。
動態和靜態障礙物避讓： 利用 S-T 圖來表示車輛的計劃路徑和速度曲線，從而能夠有效地避開動態和靜態障礙物。
增強導航能力： 通過結合 DP 和 QP 算法，提高了車輛生成最佳路線和軌跡的能力，從而改善了整體導航性能和運行安全性。

從以下內容提煉的關鍵洞見

DP and QP Based Decision-making and Planning for Autonomous Vehicle

by Zhicheng Zha... 於 arxiv.org 11-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.06751.pdf

深入探究

在處理更複雜的交通場景（例如多車道、交通信號燈等）時，該決策和規劃框架如何有效地應對？

此決策和規劃框架可以通過以下方式應對更複雜的交通場景：
1. 多車道環境：

擴展狀態空間： 將決策和規劃的狀態空間從單車道擴展到多車道，考慮車輛在不同車道上的位置、速度和加速度等狀態。
車道級路徑規劃： 針對每個車道分別進行路徑規劃，生成多條候選路徑，並使用成本函數評估每條路徑的安全性、效率和舒適度等指標。
車道變換決策： 基於預測模型和交通規則，評估不同車道變換策略的風險和收益，選擇最優的車道和變換時機。
2. 交通信號燈：

整合交通信號燈信息： 將交通信號燈的狀態（紅燈、黃燈、綠燈）和剩餘時間等信息整合到決策和規劃框架中。
預測信號燈變化： 基於歷史數據、交通流信息和信號燈時序等，預測信號燈的變化趨勢，以便提前調整車輛的行駛策略。
優化停車和啟動策略： 根據信號燈狀態和預測結果，優化車輛的停車和啟動策略，例如在紅燈前平穩停車、在綠燈亮起時快速啟動等。
3. 其他複雜場景：

分層決策和規劃： 將複雜的交通場景分解成多個層級，例如全局路徑規劃、局部路徑規劃和行為決策等，並採用分層的方式進行處理。
多目標優化： 在決策和規劃過程中，同時考慮多個目標，例如安全性、效率、舒適度和遵守交通規則等，並採用多目標優化算法尋找最佳方案。
強化學習： 利用強化學習技術，讓自動駕駛系統通過與環境交互不斷學習和優化決策和規劃策略，以應對各種複雜的交通場景。

在現實駕駛環境中，傳感器噪聲和環境干擾可能會影響系統的性能，如何提高系統的魯棒性以應對這些挑戰？

為提高系統對傳感器噪聲和環境干擾的魯棒性，可以採取以下措施：
1. 傳感器信息融合：

多傳感器冗餘： 使用多種类型的传感器（例如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）收集环境信息，并通过数据融合技术整合多源信息，提高感知系统的可靠性和准确性。
數據濾波和去噪： 採用卡爾曼濾波、粒子濾波等濾波算法，對傳感器數據進行預處理，去除噪聲和異常值，提高數據的準確性和可靠性。
環境信息預測： 基於歷史數據和環境模型，預測環境信息的變化趨勢，彌補傳感器數據的延遲和缺失，提高系統的預測能力。
2. 控制算法優化：

魯棒控制方法： 採用H∞控制、滑模控制等魯棒控制方法，提高控制系統對模型不確定性和外部干扰的鲁棒性，確保車輛在各種情况下都能保持穩定行驶。
自适应控制： 利用自适应控制技术，根据环境变化和系统状态，实时调整控制器的参数，提高系统对不同驾驶环境的适应能力。
容錯控制： 設計容錯控制策略，在傳感器或執行器出現故障時，仍能保持車輛的基本行驶能力，提高系统的可靠性和安全性。
3. 系統測試和驗證：

仿真測試： 在各種模擬環境下，對系統進行大量的仿真測試，評估系統在不同噪聲和干擾條件下的性能，及早發現并解决潛在問題。
封閉場地測試： 在封閉場地中，進行實車測試，驗證系統在真實環境下的性能，並根據測試結果，對系統進行進一步的優化和改進。
實際道路測試： 在實際道路上，進行小規模的試運行，收集真實交通數據，評估系統在複雜交通環境下的性能，為系統的最終部署提供數據支持。

除了安全性和效率之外，自動駕駛系統還應考慮舒適性和乘客體驗，如何在決策和規劃過程中納入這些因素？

在決策和規劃過程中，可以通過以下方式納入舒適性和乘客體驗：
1. 調整車輛運動控制：

平滑加减速： 避免急加速和急刹車，採用平滑的加减速曲線，提高乘客的乘坐舒適度。
優化轉向控制： 採用預測性控制策略，預測車輛的行駛軌跡，提前調整方向盤轉角，避免急轉彎，提高乘坐的平穩性。
減小車身晃動： 通過懸掛系統的調節和控制算法的優化，減小車身在行驶过程中的晃動，提高乘坐的舒適性。
2. 優化路徑規劃策略：

避開顛簸路段： 根據導航地圖和路況信息，盡量選擇路況較好的路段行驶，避開顛簸路段，提高乘坐的舒適度。
減少加減速次數： 在路徑規劃時，盡量減少加減速的次數，保持車輛匀速行驶，提高乘坐的平穩性。
選擇風景優美路線： 在滿足安全性和效率的前提下，可以根據乘客的偏好，選擇風景優美的路線，提升乘客的乘車體驗。
3. 提供個性化乘車服務：

調整車內環境： 根據乘客的偏好，調整車內溫度、濕度、音樂和香氛等，營造舒適的乘車環境。
提供娛樂和信息服務： 為乘客提供音樂、電影、新聞等娛樂信息服務，豐富乘客的乘車體驗。
預測乘客需求： 基於乘客的歷史行為和當前狀態，預測乘客的需求，例如提前規劃休息站點、推薦附近的餐廳等，提供個性化的乘車服務。
通過以上措施，可以將舒適性和乘客體驗納入自動駕駛系統的決策和規劃過程中，為乘客提供更加安全、舒適、便捷的出行服務。