[论文解读] Guaranteeing Consistency in a Motion Planning and Control Architecture Using a Kinematic Bicycle Model

Philip Polack, Florent Altché+2 more|arXiv (Cornell University)|Apr 23, 2018

Vehicle Dynamics and Control SystemsEngineering参考文献 22被引用 20

一句话总结

该论文提出了一种10Hz运动规划模型预测控制（MPC）的自行车动力学模型，结合100Hz闭环PID控制器，以确保自动驾驶车辆在规划与控制中的动态可行性与一致性。通过基于速度和侧向加速度限制（≤0.5μg）约束转向角，该方法确保所有规划轨迹在运动学模型下均保持有效，即使在有无障碍物的高曲率场景下也能实现安全且可行的轨迹跟踪，已在高保真度仿真中得到验证。

ABSTRACT

This paper proposes to combine a 10Hz motion planner based on a kinematic bicycle Model Predictive Control (MPC) and a 100Hz closed-loop Proportional-Integral-Derivative (PID) controller to cope with normal driving situations. Its novelty consists in ensuring the feasibility of the computed trajectory by the motion planner through a limitation of the steering angle depending on the speed. This ensures the validity of the kinematic bicycle model at any time. The architecture is tested on a high-fidelity simulation model on a challenging track with small curve radius, with and without surrounding obstacles.

研究动机与目标

• 解决自动驾驶车辆中规划层与控制层之间不一致性的关键安全问题。
• 确保基于运动学自行车模型规划的轨迹在真实车辆动力学下仍保持动态可行。
• 通过高频闭环控制提高对扰动和模型误差的鲁棒性。
• 在不牺牲模型有效性的前提下，实现基于道路几何形状和摩擦限制的安全、非保守速度自适应。
• 在高保真度仿真中验证该架构在高挑战性条件下的性能，包括小半径弯道和静态障碍物。

提出的方法

• 运动规划器采用10Hz运动学自行车MPC，预测时域根据最大车速和道路曲率动态调整。
• 引入动态约束，将侧向加速度限制在≤0.5μg（μ为路面摩擦系数），以确保运动学模型始终有效。
• 根据车速和曲率动态限制转向角，以满足该侧向加速度限制。
• 采用100Hz闭环PID控制器跟踪参考轨迹，提升对扰动和模型误差的鲁棒性。
• 系统使用启发式局部速度规划器，基于曲率和摩擦系数计算安全车速，指导MPC规划。
• 在PreScan仿真中采用高保真度9自由度车辆动力学模型和轮胎摩擦圆模型，验证可行性与轨迹跟踪性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 在使用简化运动学模型时，如何保证规划与控制之间的一致性？
• RQ2 何种转向角约束可确保真实车辆动力学下运动学自行车模型的有效性？
• RQ3 该架构在有无障碍物的高曲率场景下表现如何？
• RQ4 与开环控制相比，100Hz PID控制器在多大程度上提升了轨迹跟踪的鲁棒性？
• RQ5 系统能否基于道路几何形状安全地自适应调整车速，而不违反动态可行性？

主要发现

• 通过强制侧向加速度≤0.5μg，运动规划器始终生成可行轨迹，确保模型在所有测试场景下均保持有效。
• 在所有测试场景中，车辆横向路径误差均低于0.4 m，表明轨迹跟踪精度高。
• 所有仿真中MPC计算时间均低于100 ms，满足实时性要求。
• 低层PID控制器成功防止了在高侧向力作用下的急转弯打滑与滑移，即使在紧曲率弯道中亦然。
• 系统基于曲率和摩擦系数动态调整车速，避免了过度保守的行为。
• 该架构在无障碍物与遭遇障碍物的场景下均保持鲁棒，未发生任何轨迹跟踪失败。