Numerical optimization-based methods are among the prevalent trajectory planners for autonomous driving. In a numerical optimization-based planner, the nominal continuous-time trajectory planning problem is discretized into a nonlinear program (NLP) problem with finite constraints imposed on finite collocation points. However, constraint violations between adjacent collocation points may still occur. This study proposes a safety-guaranteed collision-avoidance modeling method to eliminate the collision risks between adjacent collocation points in using numerical optimization-based trajectory planners. A new concept called embodied box is proposed, which is formed by enlarging the rectangular footprint of the ego vehicle. If one can ensure that the embodied boxes at finite collocation points are collide-free, then the ego vehicle's footprint is collide-free at any a moment between adjacent collocation points. We find that the geometric size of an embodied box is a simple function of vehicle velocity and curvature. The proposed theory lays a foundation for numerical optimization-based trajectory planners in autonomous driving.


翻译:数字优化法是通用自动驾驶的通用轨迹规划方法之一。在基于数字优化法的规划器中,名义上的连续时间轨迹规划问题被分解成一个非线性方案(NLP)问题,对有限合用点施加有限的限制。然而,相邻合用点之间仍可能发生限制违规现象。本研究报告建议采用一种有安全保障的避免碰撞模型方法,用数字优化法的轨迹规划器来消除相邻合用点之间的碰撞风险。提出了一个新的概念,称为 " 内装箱 ",这是通过扩大自我驾驶器的矩形足迹而形成的。如果人们能够确保有限合用点的嵌入式框没有相交错,那么在相邻合用点之间的任何时刻,自用车足迹是无相交错的。我们发现,一个体现式盒的几何大小是车辆速度和曲调的简单功能。拟议理论为自动驾驶中基于数字优化的轨迹规划器打下了基础。

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