A trajectory deformation algorithm for intelligent vehicles (2023)
- Authors:
- Autor USP: JUSTO, VICTOR HUGO SILLERICO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SSC
- DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-06092023-164648
- Subjects: VEÍCULOS AUTÔNOMOS; TRAJETÓRIA; AUTÔMATOS FINITOS
- Keywords: Autonomous vehicles; Motion planning; Planejamento de movimentos; Reparação de traje; Trajectory repairing
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Veículos autônomos exigem algoritmos de planejamento robustos para calcular a sequência de movimentos de um ponto de partida a um objetivo final, considerando as restrições do ambiente. É desafiador garantir manobras seguras em todos os cenários de tráfego possíveis e o módulo de planejamento de movimento recalcula as trajetórias inicialmente planejadas quantas vezes forem necessárias para resolver essas situações complexas. No entanto, o custo computacional aumenta quando o processo de planejamento é repetido muitas vezes para a mesma tarefa e as soluções atuais não permitem vincular as preferências do usuário ao comportamento de movimento do veículo. Uma alternativa é gerar novas trajetórias com base em trajetórias planejadas já disponíveis. Propomos um algoritmo que leva em conta fórmulas de Lógica Temporal de Sinal (STL) que representam as restrições impostas pelo usuário para modificar trajetórias inválidas e orientar o planejamento do movimento a respeitar requisitos de segurança como distância mínima a obstáculos estáticos ou entre veículos. Usamos um planejador baseado em reticulados para gerar caminhos candidatos e incluímos um recurso de multi-resolução para gerar quantos reticulados forem necessários dependendo do contexto. Então, o valor de robustez STL quantifica o nível de respeito que os caminhos iniciais têm pelas especificações STL e ativa o processo de reparo que gera novos reticulados com base no caminho inicial selecionado. A medida de robustez tambémdefine uma nova resolução para gerar reticulados e influencia a função custo para garantir a seleção do caminho que mais respeita as fórmulas STL. A versão deformada do reticulado inicial é usada para gerar a trajetória para um horizonte de planejamento especificado usando uma abordagem de simulação. O custo computacional da estratégia de reparo proposta é menor do que recalcular a trajetória completa do zero e é especialmente conveniente quando não há muitas violações de regras próximas à região do objetivo. Avaliamos nossa abordagem usando as ferramentas automotivas do simulador de robôs Webots considerando diferentes cenários de tráfego envolvendo desvio de obstáculos. A eficiência do nosso método é demonstrada comparando trajetórias usando restrições STL com trajetórias que não consideram regras STL.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 20.04.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
JUSTO, Victor Sillerico. A trajectory deformation algorithm for intelligent vehicles. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06092023-164648/. Acesso em: 02 jun. 2024. -
APA
Justo, V. S. (2023). A trajectory deformation algorithm for intelligent vehicles (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06092023-164648/ -
NLM
Justo VS. A trajectory deformation algorithm for intelligent vehicles [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06092023-164648/ -
Vancouver
Justo VS. A trajectory deformation algorithm for intelligent vehicles [Internet]. 2023 ;[citado 2024 jun. 02 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-06092023-164648/
Informações sobre o DOI: 10.11606/D.55.2023.tde-06092023-164648 (Fonte: oaDOI API)
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