概要: この記事では主に Lattice Planner に基づくアクション プランナーについて研究します。
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序文
この記事では、Lattice Planner に基づいたアクション プランニングを理解し、学習します。
1. ラティスプランナー
1.1 コンセプト
- サンプリングベースのローカルモーションプランナー。
- フレネ座標系で計画します。
プランナーの入力:
- ローカリゼーション（高精度地図位置情報）
- 知覚（周囲の環境情報や障害物の知覚）
- リファレンス（高精度地図の基準線情報）
プランナー出力：
プランナーは基盤となるコントローラーに直接送信されるため、プランナーが出力する軌道は、車両の要件を満たす、衝突の危険のない滑らかで安全な軌道となります。そして速度の制約。
1.2 基本的なプロセス
格子軌跡のサンプリング ポイントは運動学的モデルの制約を追加し、連続性を持ちます。
基本原理：車両座標系をフレネ座標系に変換し、この座標系の下で水平軸と垂直軸により計画軌道を形成します。次に、軌道をワールド座標系に復元します。
プロセスは次のとおりです。
- 基準線の離散化。
- 求められた基準線情報をフレネ座標系に変換し、フレネ座標系における車両の初期状態を取得する。
- 障害物情報や速度制限などの情報に基づいて、車両の走行目標点を決定します。
- 多項式接続により、水平および垂直の 1 次元軌道ツリーが生成され、軌道が運動学的軌道と制約に従っていることが確認され、駆動する必要がある軌道は良好な軌道を結合することで得られます。
- 取得した軌道点をフレネ座標系からデカルト座標系に変換し、運動学的制約を満たす世界座標系での滑らかな軌道を取得します。
- 衝突検出と最適軌道スコアリングはワールド座標系で実行され、最適で衝突のない滑らかな軌道が取得され、追跡用のコントローラーに入力されます。
二、Frenet coordinate
2.1 コンセプト
フレネ座標系は基準線上の座標系であり、動的座標系（Ｔ軸、Ｎ軸）である。
2.2 フレネ座標系とデカルト座標系の間の接触
2.2.1 フレネ座標系
フレネ座標系は道路の位置をより直観的に表現でき、一般に s 変数と l 変数で表現されます。
- コンセプト
(1) s: 縦方向の座標、道路に沿った前後の変位、
(2) s': 時間に対する縦方向の座標の逆数、つまり縦方向の速度、
(3) s'': 秒時間に対する縦方向の座標の逆数、縦方向の加速度;
(4) l: 横方向の座標、道路に沿った左右の変位;
(5) l`: 時間に関する横方向の座標の導関数、横方向の速度;
(6) l 「時間に関する横座標の 2 階導関数、横加速度。
(7) l': 縦座標に対する横座標の逆数。
(8) l'': 縦座標に対する横座標の 2 次逆数。縦方向の座標。
2.2.1 デカルト座標系
(1) x ベクトル、直交座標系の横軸の座標
(2) vx、直交座標系の横軸の座標速度標準量、
(3) ax、直交座標系の横軸の加速度デカルト座標系;
( 4) θx、デカルト座標系における水平軸の進行角 (方向);
(5) kx、デカルト座標系における曲率、ds は現在の軌道の弧長、
2.3 フレネ座標系とデカルト座標系の変換
2.3.1 デカルトからフレネへ（x,y->s,l）
導出された式:
2.3.2 フレネからデカルトへの変換（s,l->x,y）
三、ラティスプランナーのサンプリング
ラティスは、道路、高速道路などの構造的および定期的なサンプリングに適しています。サンプリング方法は次のように分類されます。
(1) 横方向サンプリング: 横方向サンプリング。サンプリング間隔は車両の幅に応じて設定され、水平方向のサンプリング オフセットを形成します。
(2) 縦方向サンプリング：先読み点の変位長さ s を基準サンプリング長として、軌道の速度 ds をサンプリングする縦方向サンプリング。
(3) 時間サンプリング：軌跡時間周期サンプリング
(4) 状態空間：環境に応じたサンプリング
(5) 制御空間：車両の運動モードに応じたサンプリング
四、Lattice Planner：スピードプランニング
軌道は、最初と最後の点の状態に基づいて多項式曲線の係数を解く多項式曲線によって生成されます。上で説明したサンプリングに基づいて、水平 l(s) と垂直 s( t) が生成され、4 回通過されます。または、軌道の滑らかさを確保するために 5 次の車両多項式が適合されます。
(1) 縦方向の軌道の場合、駐車、追従、追い越し時のジャーク要件は高くなります。パスの滑らかさを確保するために 5 次多項式を使用できます。最初と最後の状態は (s, v, a) です。
(2) 縦方向の軌道については、巡航中に s の状態を知る必要はなく、4 次多項式を使用してフィッティングできます (最初: s, v, a、最後: v, a)。 ) 横方向の軌道の場合
、フィッティングに 5 次多項式を使用できます。
4.1 駐車シーンを追跡する
4.1.1 縦多項式フィッティング解 (5 次)
4.1.2 制約関数
軌道計画プロセスでは、制約は通常、初期状態と終了状態 (サンプリング状態) に分けられます。
(1) 初期状態：
初期状態の縦変位、速度、加速度。
（２）サンプリング状態（ｔ１は軌道走行時間）：
サンプリング状態の前後変位、前後速度、前後加速度。
(3) 全体制約
制約係数は制約式を用いて求めることができます。
4.2 クルーズシーン
クルーズ モードでは、実際には均一かつ一定の速度で移動しながら速度を制御し、前後方向の変位の変化に制約されません。
4.2.1 縦多項式フィッティング解 (4 次)
4.2.2 制約
(1) 初期状態：
初期縦変位、縦速度、縦加速度
(2) サンプリング状態：
縦速度、縦加速度
(3) 一般制約
四、Lattice Planner：横方向の軌道計画
(1) 5 次多項式フィッティング
縦方向変位を独立変数 l(s) とする横フィッティング関数（5 次多項式）
(2) 拘束条件
初期横変位：d0、
初期横速度：sd0、
初期横加速度：ssd0 ;
サンプリングされた横方向変位: d1;
サンプリングされた横方向速度: sd1;
サンプリングされた横方向加速度: ssd1;
五、Lattice Planner処理
5.1 評価
水平および垂直の一次元軌跡ツリーを生成した後、実現可能性を評価する必要があります。
変位、速度、加速度の範囲を超える軌道点がある場合、その点は除外されるため、その後の作業が大幅に容易になります。
5.2 コスト関数
水平コストと垂直コストの計算に従って並べ替え、水平軌道と垂直軌道のペアを評価し、基準軌道に近く、快適性が高く、障害物から遠く離れた経路を選択します。
5.3 軌道コスト関数
5.3.1 長期目標達成コスト
ターゲット ポイントに最も近い実行可能なパスを見つけます。
大まかに 2 つのシナリオに分けられます:
(1) 駐車指示シーン (赤信号) では、車速が急激に低下するため、対応する軌道コストが非常に大きくなります (2) 駐車指示がないシーンでは
、低速軌道がさらに大きくなる
導入効果:
1) Jspeed: 実際の速度を基準速度に近づけて最適化する;
2) Jdist: dist が小さいほどコストが大きく、dist が大きいほど速度は小さくなるコスト;
3) Jspeed と Jdist の組み合わせ、w は重量比です。
5.3.2 快適さの目標
加速度の変化が小さく、快適な経路を探します。一般に、大きなジャークは乗り心地が不安定に感じられます。
5.3.3 求心目標
向心加速度の変化が小さく、実行可能な経路を見つけて、大回転や U ターンのときに速度を落とすことができます。
5.3.4 衝突の目的
障害物から遠ざかる道を選択すること。
ST画像には左側の2つの軌跡が映っています 斜線部分では赤い軌跡と青い障害車両が重なっており、衝突の危険性があることを示しています 衝突の危険性が高い場合、衝突コストは衝突の危険性が低い場合、衝突のコストは比較的高くなりますが、コストは比較的低くなります。
5.3.5 横方向オフセット対物レンズ
道路の中心に沿った実行可能なパスを選択してください。これにより、道路境界線や車両とのやり取りのための余裕がさらに広がります。
図に示すように、横走りや横揺れのコストは比較的大きくなりますが、道路の中央を走行する場合のコストは比較的小さくなります。
5.3.6 横方向加速目標
実行可能な経路を選択して、スムーズな車線変更プロセスを確保し、車線変更のスムーズさを向上させます。
左の図のようにハンドルを強く切って曲率が大きく変化すると横加速度のコストが相対的に高くなりますが、右の図のようにスムーズに車線変更をするとコストは低くなります。 。
要約する
本稿では主に自動運転計画制御における行動計画におけるグリッドプランナーであるLattice Plannerについて研究し、その概念、直交座標系とフレネ座標系の変換関係、水平・垂直軌道計画フィッティングについて主に紹介する。最後に、計画を利用して最適な経路を選択する方法についてまとめており、自動運転の計画と制御の方向性を学びたい学生の参考になれば幸いです。
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