基于快速MPC算法的自动驾驶汽车路径规划

基于快速MPC算法的自动驾驶汽车路径规划

在其它车辆或障碍物存在时进行安全路径规划是自动驾驶汽车发展的关键任务，其设计关键在于对自动驾驶汽车的完整控制方案。控制方案的主流算法包括快速扩展树（RRT）算法以及模型预测控制（MPC）算法。算法的本质在于将车辆行驶中的问题转化约束条件下最优解的规划问题，并实时地给出计算结果。采用MPC算法是因为其在处理非线性问题时具有优势，同时也在算法过程中使用C/GMRES方法，用来加快算法的速度，并减小计算机的工作量。

试验过程中使用C/GMRES方法对行驶路径进行规划，使用PIDS算法进行路径追踪，并建立了控制问题的详细描述公式以及数学模型，来表示车辆的运行状况。试验中首先进行正常的道路驾驶模拟，随后模拟可能发生的各种道路情况，如拥堵或突发意外等情况，并收集驾驶模拟结果。然后对控制结果进行数值模拟。

试验结果表明，与以前传统的算法相比，结合了C/GMRES方法的快速MPC算法在避开障碍物时的速度以及准确率方面得到了明显提高。但是，由于规避过程而产生的侧向位移相比以前的传统算法明显增大，而且随着障碍物数量的增加，算法所需的计算时间明显加长，这些都是亟待解决的问题。

S. Arrigoni et al. 2017 International Conference of Electrical and Electronic Technologies forAutomotive.Torino,Italy,15-16 June 2017.

编译：叶紫阳