论文标题： General Optimal Trajectory Planning: Enabling Autonomous Vehicles with the Principle of Least Action

期刊：Engineering

作者：Heye Huang, Yicong Liu, Jinxin Liu, Qisong Yang, Jianqiang Wang, David Abbink, Arkady Zgonnikov

发表时间： February 2024

DOI：https://doi.org/10.1016/j.eng.2023.10.001

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清华大学王建强研究团队在中国工程院院刊《Engineering》2024年2月刊发《通用最优轨迹规划——基于最小作用量原理实现自动驾驶》一文，提出了一种通用的智能车辆最优轨迹规划（GOTP）框架，能够有效地避开障碍物，引导智能车辆安全高效地完成驾驶任务。首先，文章使用五阶贝塞尔曲线生成并平滑沿道路中心线的参考路径。为了使生成的曲线的曲率尽可能连续，笛卡尔坐标被变换。在曲线坐标系中，考虑道路约束、车辆运动学约束，通过采样生成有限的多项式候选轨迹集合。并在选择最优轨迹时，模拟驾驶人驾驶行为，总结驾驶人”趋利避害”操纵特性，提出了基于最小作用量原理的统一自适应目标函数。最后，文章基于滚动时域优化的思想，输出最优轨迹规划框架，能够协同规划过程动态多性能目标，并选择满足完备性、最优性和智能化的轨迹。大量的仿真和实验结果证明了该框架的可行性和有效性，能有效避开动态和静态障碍物，适用于多源交互交通参与者的各种场景。同时，与驾驶人操纵轨迹对比，所提出的框架能够满足实时安全规划需求。

关键词：

自动驾驶 ; 轨迹规划 ; 多性能目标 ; 最小作用量原理

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.eng.2023.10.001

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