具有许多移动代理的城市环境的运动计划可以看作是组合问题。通过在左右之后，左右或左后通过障碍物，自动驾驶汽车可以选择执行多个选项。这些组合方面需要在计划框架中考虑到。我们通过提出一种结合轨迹计划和操纵推理的新型计划方法来解决这个问题。我们定义了沿参考曲线的动态障碍的分类，使我们能够提取战术决策序列。我们将纵向和横向运动分开，以加快基于优化的轨迹计划。为了将获得的轨迹集绘制为操纵变体，我们定义了一种语义来描述它们。这使我们能够选择最佳轨迹，同时还可以确保随着时间的推移操纵的一致性。我们证明了我们的方法的能力，即仍被普遍认为是具有挑战性的场景。

作为自动驾驶系统的核心部分，运动计划已受到学术界和行业的广泛关注。但是，由于非体力学动力学，尤其是在存在非结构化的环境和动态障碍的情况下，没有能够有效的轨迹计划解决方案能够为空间周期关节优化。为了弥合差距，我们提出了一种多功能和实时轨迹优化方法，该方法可以在任意约束下使用完整的车辆模型生成高质量的可行轨迹。通过利用类似汽车的机器人的差异平坦性能，我们使用平坦的输出来分析所有可行性约束，以简化轨迹计划问题。此外，通过全尺寸多边形实现避免障碍物，以产生较少的保守轨迹，并具有安全保证，尤其是在紧密约束的空间中。我们通过最先进的方法介绍了全面的基准测试，这证明了所提出的方法在效率和轨迹质量方面的重要性。现实世界实验验证了我们算法的实用性。我们将发布我们的代码作为开源软件包，目的是参考研究社区。

本文提出了一种新的规划和控制策略，用于赛车场景中的多辆车竞争。所提出的赛车策略在两种模式之间切换。当没有周围的车辆时，使用基于学习的模型预测控制（MPC）轨迹策划器用于保证自助车辆更好地实现了更好的搭接定时。当EGO车辆与其他围绕车辆竞争以超车时，基于优化的策划器通过并行计算产生多个动态可行的轨迹。每个轨迹在MPC配方下进行优化，其具有不同的同型贝塞尔曲线参考路径，横向于周围的车辆之间。选择这些不同的同型轨迹之间的时间最佳轨迹，并使用具有障碍物避免约束的低级MPC控制器来保证系统的安全性能。所提出的算法具有能够生成无碰撞轨迹并跟踪它们，同时提高杠杆定时性能，稳定的低计算复杂性，优于汽车赛车环境的时序和性能中的现有方法。为了展示我们的赛车策略的表现，我们在轨道上模拟了多个随机生成的移动车辆，并测试自我车辆的超越机动。

在本文中，我们在局部不同的牵引条件下解决了处理限制的运动规划和控制问题。我们提出了一种新的解决方案方法，其中通过源自预测摩擦估计来表示预测地平线上的牵引变化。在后退地平线时装解决了约束的有限时间最佳控制问题，施加了这些时变的约束。此外，我们的方法具有集成的采样增强程序，该过程解决了对突然约束改变而产生的局部最小值的不可行性和敏感性的问题，例如，由于突然的摩擦变化。我们在一系列临界情景中验证了沃尔沃FH16重型车辆的提议算法。实验结果表明，通过确保计划运动的动态可行性，通过确保高牵引利用时，牵引自适应运动规划和控制改善了避免事故的车辆的能力，既通过适应低局部牵引。

本文介绍了一种新的方法，为入境驾驶场景的自动车辆产生最佳轨迹。该方法使用两相优化过程计算轨迹。在第一阶段中，优化过程产生具有不同的曲率的闭形驾驶导向线。在第二阶段，该过程将驱动导向线作为输入输出，输出沿着导向线驾驶的车辆的动态可行，混蛋和时间最佳轨迹。该方法对于在弯曲道路上产生轨迹特别有用，其中车辆需要频繁加速和减速以适应离心机加速限制。

在自主驾驶的背景下，已知迭代线性二次调节器（ILQR）是在运动计划问题中处理非线性车辆模型的有效方法。特别是，受约束的ILQR算法在不同类型的一般限制下实现运动计划任务方面表现出了值得注意的计算效率结果。但是，受约束的ILQR方法需要在使用对数屏障函数时在第一次迭代时作为先决条件进行可行的轨迹。同样，该方法为纳入快速，高效和有效的优化方法开辟了可能性，以进一步加快优化过程，从而可以成功地满足实时实施的要求。在本文中，定义明确的运动计划问题是在非线性车辆动力学和各种约束下提出的，并利用了乘数的交替方向方法来确定利用ILQR的最佳控制动作。该方法能够在第一次迭代时规避轨迹的可行性要求。然后研究了自动驾驶汽车运动计划的说明性示例。拟议的开发实现了高度计算效率的值得注意的成就。与基于对数屏障函数的约束ILQR算法进行比较，我们提出的方法在三种驾驶场景中，平均计算时间降低了31.93％，38.52％和44.57％；与优化求解器IPOPT相比，我们提出的方法将平均计算时间降低了46.02％，53.26％和88.43％。结果，可以通过我们提出的框架实现实时计算和实施，因此它为公路驾驶任务提供了额外的安全性。

延迟在迅速变化的环境中运行的自主系统的危害安全性，例如在自动驾驶和高速赛车方面的交通参与者的非确定性。不幸的是，在传统的控制器设计或在物理世界中部署之前，通常不考虑延迟。在本文中，从非线性优化到运动计划和控制以及执行器引起的其他不可避免的延迟的计算延迟被系统地和统一解决。为了处理所有这些延迟，在我们的框架中：1）我们提出了一种新的过滤方法，而没有事先了解动态和干扰分布的知识，以适应，安全地估算时间变化的计算延迟； 2）我们为转向延迟建模驱动动力学； 3）所有约束优化均在强大的管模型预测控制器中实现。对于应用的优点，我们证明我们的方法适合自动驾驶和自动赛车。我们的方法是独立延迟补偿控制器的新型设计。此外，在假设无延迟作为主要控制器的学习控制器的情况下，我们的方法是主要控制器的安全保护器。

路径规划是自治车辆运动规划中的关键组成部分。路径指定车辆将旅行的几何形状，因此，对安全和舒适的车辆运动至关重要。对于城市驾驶场景，自治车辆需要能够在杂乱的环境中导航，例如，道路部分被侧面挡住的车辆/障碍物。如何生成运动学上可行和平滑的路径，可以避免复杂环境中的碰撞，使路径规划有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种新型二次编程方法，可以产生分辨率完全碰撞避免能力的最佳路径。

Although extensive research in planning has been carried out for normal scenarios, path planning in emergencies has not been thoroughly explored, especially when vehicles move at a higher speed and have less space for avoiding a collision. For emergency collision avoidance, the controller should have the ability to deal with complicated environments and take collision mitigation into consideration since the problem may have no feasible solution. We propose a safety controller by using model predictive control and artificial potential function. A new artificial potential function inspired by line charge is proposed as the cost function for our model predictive controller. The new artificial potential function takes the shape of all objects into consideration. In particular, the artificial potential function that we proposed has the flexibility to fit the shape of the road structures such as the intersection, while the artificial potential function in most of the previous work could only be used in a highway scenario. Moreover, we could realize collision mitigation for a specific part of the vehicle by increasing the quantity of the charge at the corresponding place. We have tested our methods in 192 cases from 8 different scenarios in simulation. The simulation results show that the success rate of the proposed safety controller is 20% higher than using HJ-reachability with system decomposition. It could also decrease 43% of collision that happens at the pre-assigned part.

Autonomous driving has a natural bi-level structure. The goal of the upper behavioural layer is to provide appropriate lane change, speeding up, and braking decisions to optimize a given driving task. However, this layer can only indirectly influence the driving efficiency through the lower-level trajectory planner, which takes in the behavioural inputs to produce motion commands. Existing sampling-based approaches do not fully exploit the strong coupling between the behavioural and planning layer. On the other hand, end-to-end Reinforcement Learning (RL) can learn a behavioural layer while incorporating feedback from the lower-level planner. However, purely data-driven approaches often fail in safety metrics in unseen environments. This paper presents a novel alternative; a parameterized bi-level optimization that jointly computes the optimal behavioural decisions and the resulting downstream trajectory. Our approach runs in real-time using a custom GPU-accelerated batch optimizer, and a Conditional Variational Autoencoder learnt warm-start strategy. Extensive simulations show that our approach outperforms state-of-the-art model predictive control and RL approaches in terms of collision rate while being competitive in driving efficiency.

历史上，轨迹计划和控制已分为自动驾驶堆栈中的两个模块。轨迹计划的重点是更高级别的任务，例如避免障碍物并保持在路面上，而控制器则尽最大努力遵循有史以来不断变化的参考轨迹。我们认为，由于计划中的轨迹与控制器可以执行的内容不匹配，因此这种分离是有缺陷的，并且（2）由于模型预测性控制（MPC）范式的灵活性而不必要。取而代之的是，在本文中，我们提出了一个基于统一的MPC轨迹计划和控制计划，该计划可确保在道路边界，静态和动态环境方面的可行性，并实施乘客舒适性限制。在各种方案中，对该方案进行了严格的评估，这些方案旨在证明最佳控制问题（OCP）设计和实时解决方案方法的有效性。原型代码将在https://github.com/watonomous/control上发布。

We present an approach for safe trajectory planning, where a strategic task related to autonomous racing is learned sample-efficient within a simulation environment. A high-level policy, represented as a neural network, outputs a reward specification that is used within the cost function of a parametric nonlinear model predictive controller (NMPC). By including constraints and vehicle kinematics in the NLP, we are able to guarantee safe and feasible trajectories related to the used model. Compared to classical reinforcement learning (RL), our approach restricts the exploration to safe trajectories, starts with a good prior performance and yields full trajectories that can be passed to a tracking lowest-level controller. We do not address the lowest-level controller in this work and assume perfect tracking of feasible trajectories. We show the superior performance of our algorithm on simulated racing tasks that include high-level decision making. The vehicle learns to efficiently overtake slower vehicles and to avoid getting overtaken by blocking faster vehicles.

Designing a local planner to control tractor-trailer vehicles in forward and backward maneuvering is a challenging control problem in the research community of autonomous driving systems. Considering a critical situation in the stability of tractor-trailer systems, a practical and novel approach is presented to design a non-linear MPC(NMPC) local planner for tractor-trailer autonomous vehicles in both forward and backward maneuvering. The tractor velocity and steering angle are considered to be control variables. The proposed NMPC local planner is designed to handle jackknife situations, avoiding multiple static obstacles, and path following in both forward and backward maneuvering. The challenges mentioned above are converted into a constrained problem that can be handled simultaneously by the proposed NMPC local planner. The direct multiple shooting approach is used to convert the optimal control problem(OCP) into a non-linear programming problem(NLP) that IPOPT solvers can solve in CasADi. The controller performance is evaluated through different backup and forward maneuvering scenarios in the Gazebo simulation environment in real-time. It achieves asymptotic stability in avoiding static obstacles and accurate tracking performance while respecting path constraints. Finally, the proposed NMPC local planner is integrated with an open-source autonomous driving software stack called AutowareAi.

对自动驾驶的运动计划的安全保证通常涉及在环境中无法控制的参与者（例如道路上的人类驱动的车辆）的任何动作下进行无碰撞的轨迹。结果，他们通常对此类参与者的行为采用保守的束缚，例如可达性分析。我们指出，规划轨迹严格避免全部可覆盖区域是不必要的，而且过于限制，因为将来观察环境将使我们能够修剪大多数。无视这种对未来更新的能力的能力可以禁止对人类驾驶员轻松导航的方案的解决方案。我们建议通过新颖的安全框架，全面的反应性安全来解释自动驾驶汽车对未来环境的反应。在模拟中验证了几种城市驾驶场景，例如未受保护的左转弯和车道合并，所得的计划算法称为反应性ILQR，表现出强大的谈判能力和更好的安全性。

在本文中，我们提出了一种在动态环境中进行多动能计划的新方法。环境被表示为时间占用网格，它赋予了所有障碍的当前以及未来/预测状态。该方法基于以前的安全走廊生成和多旋转计划的工作，以避免移动和静态障碍。它首先生成了目标的全球途径，该途径没有考虑到环境的动态方面。然后，我们使用时间安全走廊来生成机器人将来可以在离散瞬间进入的安全空间。最后，我们在优化公式中使用了时间安全走廊，该公式说明了多电流动力学以及所有障碍，以生成由多旋翼控制器执行的轨迹。我们在模拟中显示了我们方法的性能。

我们研究了覆盖的阶段 - 避免多个代理的动态游戏，其中多个代理相互作用，并且每种希望满足不同的目标条件，同时避免失败状态。 Reach-避免游戏通常用于表达移动机器人运动计划中发现的安全关键最优控制问题。虽然这些运动计划问题存在各种方法，但我们专注于找到时间一致的解决方案，其中计划未来的运动仍然是最佳的，尽管先前的次优行动。虽然摘要，时间一致性封装了一个非常理想的财产：即使机器人早期从计划发出的机器人的运动发散，即，由于例如内在的动态不确定性或外在环境干扰，即使机器人的运动分歧，时间一致的运动计划也保持最佳。我们的主要贡献是一种计算 - 避免多种代理的算法算法，避免呈现时间一致的解决方案。我们展示了我们在两位和三位玩家模拟驾驶场景中的方法，其中我们的方法为所有代理商提供了安全控制策略。

Motion planning is challenging for autonomous systems in multi-obstacle environments due to nonconvex collision avoidance constraints. Directly applying numerical solvers to these nonconvex formulations fails to exploit the constraint structures, resulting in excessive computation time. In this paper, we present an accelerated collision-free motion planner, namely regularized dual alternating direction method of multipliers (RDADMM or RDA for short), for the model predictive control (MPC) based motion planning problem. The proposed RDA addresses nonconvex motion planning via solving a smooth biconvex reformulation via duality and allows the collision avoidance constraints to be computed in parallel for each obstacle to reduce computation time significantly. We validate the performance of the RDA planner through path-tracking experiments with car-like robots in simulation and real world setting. Experimental results show that the proposed methods can generate smooth collision-free trajectories with less computation time compared with other benchmarks and perform robustly in cluttered environments.

交叉点是自主行驶中最复杂和事故的城市场景之一，其中制造安全和计算有效的决策是非微不足道的。目前的研究主要关注简化的交通状况，同时忽略了混合交通流量的存在，即车辆，骑自行车者和行人。对于城市道路而言，不同的参与者导致了一个非常动态和复杂的互动，从而冒着学习智能政策的困难。本文在集成决策和控制框架中开发动态置换状态表示，以处理与混合业务流的信号化交集。特别地，该表示引入了编码功能和总和运算符，以构建来自环境观察的驱动状态，能够处理不同类型和变体的交通参与者。构建了受约束的最佳控制问题，其中目标涉及跟踪性能，并且不同参与者和信号灯的约束分别设计以确保安全性。我们通过离线优化编码函数，值函数和策略函数来解决这个问题，其中编码函数给出合理的状态表示，然后用作策略和值函数的输入。禁止策略培训旨在重用从驾驶环境中的观察，并且使用时间通过时间来利用策略函数和编码功能联合。验证结果表明，动态置换状态表示可以增强IDC的驱动性能，包括具有大边距的舒适性，决策合规性和安全性。训练有素的驾驶政策可以实现复杂交叉口的高效和平滑通过，同时保证驾驶智能和安全性。

相应地预测周围交通参与者的未来状态，并计划安全，平稳且符合社会的轨迹对于自动驾驶汽车至关重要。当前的自主驾驶系统有两个主要问题：预测模块通常与计划模块解耦，并且计划的成本功能很难指定和调整。为了解决这些问题，我们提出了一个端到端的可区分框架，该框架集成了预测和计划模块，并能够从数据中学习成本函数。具体而言，我们采用可区分的非线性优化器作为运动计划者，该运动计划将神经网络给出的周围剂的预测轨迹作为输入，并优化了自动驾驶汽车的轨迹，从而使框架中的所有操作都可以在框架中具有可观的成本，包括成本功能权重。提出的框架经过大规模的现实驾驶数据集进行了训练，以模仿整个驾驶场景中的人类驾驶轨迹，并在开环和闭环界面中进行了验证。开环测试结果表明，所提出的方法的表现优于各种指标的基线方法，并提供以计划为中心的预测结果，从而使计划模块能够输出接近人类的轨迹。在闭环测试中，提出的方法表明能够处理复杂的城市驾驶场景和鲁棒性，以抵抗模仿学习方法所遭受的分配转移。重要的是，我们发现计划和预测模块的联合培训比在开环和闭环测试中使用单独的训练有素的预测模块进行计划要比计划更好。此外，消融研究表明，框架中的可学习组件对于确保计划稳定性和性能至关重要。

In recent years, nonlinear model predictive control (NMPC) has been extensively used for solving automotive motion control and planning tasks. In order to formulate the NMPC problem, different coordinate systems can be used with different advantages. We propose and compare formulations for the NMPC related optimization problem, involving a Cartesian and a Frenet coordinate frame (CCF/ FCF) in a single nonlinear program (NLP). We specify costs and collision avoidance constraints in the more advantageous coordinate frame, derive appropriate formulations and compare different obstacle constraints. With this approach, we exploit the simpler formulation of opponent vehicle constraints in the CCF, as well as road aligned costs and constraints related to the FCF. Comparisons to other approaches in a simulation framework highlight the advantages of the proposed approaches.