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Safe Motion Planning and Control Framework for Automated Vehicles with Zonotopic TRmpc

Engineering 2024年第2期33卷 146-159页

作者： Hao Zheng Yinong Li Ling Zheng Ehsan Hashemi State Key Laboratory of Mechanical Transmissions College of Mechanical and Vehicle EngineeringChongqing UniversityChongqing 400044China Department of Mechanical Engineering University of AlbertaEdmontonAB T6G 2H5Canada

Model mismatches can cause multi-dimensional uncertainties for the receding horizon control strategies of automated vehicles(AVs).The uncertainties may lead to potentially hazardous behaviors when the AV tracks ideal trajectories that are individually optimized by the AV's planning layer.To address this issue,this study proposes a safe motion planning and control(SMPAC)framework for AVs.For the control layer,a dynamic model including multi-dimensional uncertainties is established.A zonotopic tube-based robust model predictive control scheme is proposed to constrain the uncertain system in a bounded minimum robust positive invariant set.A flexible tube with varying cross-sections is constructed to reduce the controller conservatism.For the planning layer,a concept of safety sets,representing the geometric boundaries of the ego vehicle and obstacles under uncertainties,is proposed.The safety sets provide the basis for the subsequent evaluation and ranking of the generated trajectories.An efficient collision avoidance algorithm decides the desired trajectory through the intersection detection of the safety sets between the ego vehicle and obstacles.A numerical simulation and hardware-in-the-loop experiment validate the effectiveness and real-time performance of the SMPAC.The result of two driving scenarios indicates that the SMPAC can guarantee the safety of automated driving under multi-dimensional uncertainties.

关键词： Automated vehicles Automated driving Motion planning Motion control tube mpc Zonotope

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基于tube mpc的多轴重型车辆全轮转向路径跟踪策略

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汽车工程 2022年第11期44卷 1665-1675,1715页

作者：王玮琛李军求孙逢春宋健吴永华北京理工大学电动车辆国家工程研究中心北京100081

本文中为具有智能驾驶功能的五轴重型车辆提出一种基于鲁棒不变集的模型预测控制(tube mpc)的全轮转向路径跟踪策略。首先提出了基于第1桥和第5桥转角控制的全轮转向路径跟踪策略,使多轴车的控制更灵活,侧向力响应可实现同步且能得到充... 详细信息

本文中为具有智能驾驶功能的五轴重型车辆提出一种基于鲁棒不变集的模型预测控制(tube mpc)的全轮转向路径跟踪策略。首先提出了基于第1桥和第5桥转角控制的全轮转向路径跟踪策略,使多轴车的控制更灵活,侧向力响应可实现同步且能得到充分利用。接着控制模型考虑轮胎参数不确定和侧向风产生的有界干扰,采用tube mpc求解路径跟踪问题。同时采用基于支撑函数计算的简化最小鲁棒正不变集(mRPI)代替了通用的基于Minkowski求和的mRPI运算,有效地节约了mRPI的离线计算时间,也减少了不变集的顶点个数,以保证tube mpc的在线实现。最后进行硬件在环仿真,验证了所提基于tube mpc的全轮转向策略对比普通的全轮转向策略具有更高的路径跟踪精度和车辆稳定性,面对未知干扰时有更强的鲁棒性。

关键词：五轴重型车辆 tube mpc 全轮转向路径跟踪最小鲁棒正不变集

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