[논문 리뷰] A Geometric Approach to On-road Motion Planning for Long and Multi-Body Heavy-Duty Vehicles

Rui Oliveira, Oskar Ljungqvist외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 14.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 20인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 버스의 앞바퀴와 뒷바퀴, 그리고 이동식 차량의 트랙터와 트레일러 뒷바퀴를 중심에 놓기 위한 최적의 트레이드오프를 유도함으로써 장거리 및 다중바디 중량 차량의 운동 계획을 최적화하기 위한 기하학적 프레임워크를 제안한다. 분석적 기하 유도를 통해 실시간으로 가중치 파rameter를 계산함으로써 스위프트 영역을 최소화하고, 전체 차량의 몸체가 차선 내부에서 중심에 정렬되도록 하는 경로를 생성함으로써 기존 방법에 비해 안전성과 주행 유연성을 크게 향상시킨다.

ABSTRACT

Driving heavy-duty vehicles, such as buses and tractor-trailer vehicles, is a difficult task in comparison to passenger cars. Most research on motion planning for autonomous vehicles has focused on passenger vehicles, and many unique challenges associated with heavy-duty vehicles remain open. However, recent works have started to tackle the particular difficulties related to on-road motion planning for buses and tractor-trailer vehicles using numerical optimization approaches. In this work, we propose a framework to design an optimization objective to be used in motion planners. Based on geometric derivations, the method finds the optimal trade-off between the conflicting objectives of centering different axles of the vehicle in the lane. For the buses, we consider the front and rear axles trade-off, whereas for articulated vehicles, we consider the tractor and trailer rear axles trade-off. Our results show that the proposed design strategy results in planned paths that considerably improve the behavior of heavy-duty vehicles by keeping the whole vehicle body in the center of the lane.

연구 동기 및 목표

• 버스 및 트랙터-트레일러와 같은 장거리 및 다중바디 중량 차량에서 발생하는 승용차에는 없는 고유한 과제를 겪는 효과적인 운동 계획 전략의 부족을 해결하기 위해.
• 단일 차선 내에서 여러 차량 구성 요소(예: 버스의 앞바퀴와 뒷바퀴, 또는 반차량 트럭의 트랙터와 트레일러)를 중심에 놓는 데 충돌하는 목표를 해결하기 위해.
• 시간이 오래 걸리는 오프라인 튜닝을 피하기 위해 계산 효율성이 높고 실시간으로 작동하는 최적의 가중치 파rameter를 결정하는 방법을 개발하기 위해.
• 장거리 차량과 다중바디 차량의 운동 계획을 단일 기하 최적화 프레임워크로 통합하기 위해.
• 차량 몸체가 스위프트하는 영역을 최소화하여 경로 품질을 향상시키고, 도심 주행에서의 안전성과 안정성을 높이기 위해.

제안 방법

• 차량 운동학 및 도로 제약 조건의 기하 분석을 통해 운동 계획 목표의 최적 가중치 파rameter를 도출한다.
• 기하학적 외곽선을 갖춘 연결된 강체 집합으로 차량을 모델링하여 차선 중심에서의 최대 횡방향 이격도를 계산한다.
• 정적 원리와 외곽선 너비 최소화를 활용하여 축 중심화 목표 간의 최적 트레이드오프를 결정한다.
• 실시간 실행 가능성을 확보하기 위해 순차적 평방계획법(Sequential Quadratic Programming, SQP)과 실시간 반복(Real-Time Iteration, RTI) 기반 수치 최적화 프레임워크에 유도된 가중치를 적용한다.
• 실시간으로 최적의 가중치 파arameter를 계산하여 도로 곡률과 차량 구성의 변화에 동적으로 적응할 수 있도록 한다.
• 실제 스카니아 테스트 시설의 도로 데이터를 활용하여 프레임워크를 검증함으로써 실용적 관련성을 확보한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 버스의 앞바퀴와 뒷바퀴와 같은 여러 축을 중심에 놓는 데 충돌하는 목표를 운동 계획에서 어떻게 최적으로 균형을 이룰 수 있는가?
• RQ2 이동식 차량에서 트랙터와 트레일러 뒷바퀴 중심화 간의 기하학적으로 최적의 트레이드오프는 무엇인가?
• RQ3 시간이 오래 걸리는 오프라인 튜닝 대신, 운동 계획 목표의 최적 가중치 파arameter를 분석적으로 도출할 수 있는가?
• RQ4 제안된 기하 최적화는 기존 방법에 비해 차량의 스위프트 영역과 차선 중심 유지에 어떻게 향상되는가?
• RQ5 유도된 최적화 프레임워크는 실시간으로 적용되고 다양한 도로 조건에 동적으로 적응할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 방법은 차량 외곽선의 최대 횡방향 이격도를 왼쪽 2.30 m, 오른쪽 2.26 m로 줄여 기하학적으로 예상되는 2.27 m와 매우 가까운 수준으로 유지한다.
• 운동 계획기는 트랙터와 트레일러의 균형 잡힌 중심화를 달성하였으며, 둘 다 이론적 최적 너비와 0.03 m 이내로 유지된다.
• 계획된 경로 곡률은 정적 원리로부터 유도된 최적 곡률을 거의 정확히 따르며, 최대 편차는 0.01 rad/m 미만이다.
• 트랙터-트레일러의 아티큘레이션 각도 β가 잘 유지되었으며, 계획된 경로가 기하학적으로 유도된 β 프로파일과 거의 일치한다.
• 실시간 반복(RTI) 기법은 버스의 경우 평균 0.030 s, 트랙터-트레일러의 경우 0.050 s의 계산 시간을 기록하였으며, 최악의 경우 SQP 대비 한 단계 빠른 속도를 기록하였다.
• 오프라인 가중치 튜닝이 필요 없어지며, 도로 특성과 차량 구성에 따라 동적으로 적응 가능한 실시간 동적 적응이 가능해졌다.