Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

10 40 0
Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Đang tải... (xem toàn văn)

Thông tin tài liệu

Khi nghiên cứu về lĩnh vực xe tự hành, mỗi nhà sản xuất, mỗi dự án đều có các đề xuất về cấu trúc điều khiển khác nhau nhưng vẫn tồn tại một kiến trúc chung cho hoạt động của xe tự hành. Dựa trên kiến trúc này mà các nhà phát triển đưa ra kế hoạch cho sản phẩm của mình. Bài viết trình bày đánh giá các kĩ thuật thiết lập đường đi đã được nghiên cứu trong thời gian qua, từ đó đề xuất giải pháp và hướng nghiên cứu ứng dụng về bài toán xe tự hành.

UED Journal of Social Sciences, Humanities & Education - ISSN: 1859 - 4603 TẠP CHÍ KHOA HỌC XÃ HỘI, NHÂN VĂN VÀ GIÁO DỤC Nhận bài: 20 – 01 – 2019 Chấp nhận đăng: 25 – 03 – 2019 http://jshe.ued.udn.vn/ MỘT SỐ ĐÁNH GIÁ TỔNG QUAN VỀ KĨ THUẬT THIẾT LẬP ĐƯỜNG ĐI CHO XE TỰ HÀNH Quách Hải Thọa, Phạm Anh Phươngb* Tóm tắt: Khi nghiên cứu lĩnh vực xe tự hành, nhà sản xuất, dự án có đề xuất cấu trúc điều khiển khác tồn kiến trúc chung cho hoạt động xe tự hành Dựa kiến trúc mà nhà phát triển đưa kế hoạch cho sản phẩm Tuy nhiên, với khó khăn thách thức mặt kĩ thuật, cơng nghệ pháp lí nên nhà phát triển chưa có giải pháp hiệu để xe tự hành hoạt động đường cơng cộng Do đó, với mục tiêu tăng cường khả lập kế hoạch xác định đường dựa thông tin nhận từ hệ thống sở hạ tầng giao thông phương tiện khác đường thông qua thiết bị cảm biến hệ thống thu nhận tín hiệu, kĩ thuật xác định đường điều khiển chuyển động khác thiết lập dựa thông tin thu nhận thông qua thiết bị cảm biến hệ thống thu nhận tín hiệu xe tự hành, tạo điều kiện cho xe tự hành hoạt động mơi trường hỗn hợp với chiến lược nhằm cải thiện hiệu tối ưu trình hoạt động xe Trong báo này, đánh giá kĩ thuật thiết lập đường nghiên cứu thời gian qua, từ đề xuất giải pháp hướng nghiên cứu ứng dụng toán xe tự hành Từ khóa: xe tự hành; kế hoạch chuyển động; hoạch định đường đi; hệ thống giao thông thông minh Giới thiệu Về toán xe tự hành, kĩ thuật thiết lập đường điều khiển chuyển động khác xác lập dựa thông tin thu nhận thông qua thiết bị cảm biến hệ thống thu nhận tín hiệu lắp đặt xe tự hành Việc thiết lập đường thông minh cho xe tự hành cần thiết trình vận hành, giảm thiểu số tác vụ liên quan đến hoạt động xe Với phát triển hệ thống điều khiển hành trình (Cruise Control - CC), hệ thống điều khiển hành trình chủ động (Adaptive CC - ACC) gần hệ thống điều khiển hành trình chủ động tương tác (Cooperative ACC - CACC), với hoàn thiện mặt công nghệ hệ thống khác hệ thống hỗ trợ phanh khẩn cấp (BA), hệ thống hỗ trợ đậu xe song song, aTrường Đại học Nghệ thuật - Đại học Huế Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng * Tác giả liên hệ Phạm Anh Phương Email: paphuong@ued.udn.vn bTrường hệ thống phát điểm mù tạo nên bước tiến cơng nghiệp xe nói chung lĩnh vực nghiên cứu xe tự hành nói riêng [39] Mặc dù mặt công nghệ đạt số kết đáng kể nhiều thách thức mong muốn xe tự hành hoạt động đường cơng cộng Những khó khăn, thách thức mặt kĩ thuật, cơng nghệ pháp lí chưa có giải pháp hiệu Một số ý kiến thảo luận đưa nhà sản xuất với quan chức phủ nhằm tạo khuôn khổ cho tiêu chuẩn quy định cho hệ thống xe tự hành dự án city mobi2 [17] diễn nước châu Âu đề cập Khi nghiên cứu lĩnh vực xe tự hành, thấy nhà sản xuất, dự án có đề xuất cấu trúc điều khiển khác Nhưng kiến trúc chung xe tự hành thấy qua Hình 1, dựa kiến trúc mà nhà phát triển đưa kế hoạch cho sản phẩm Trong khối kiến trúc hệ thống chức lập kế hoạch chuyển động hay thiết lập đường Tạp chí Khoa học Xã hội, Nhân văn & Giáo dục Tập 9, số (2019), 23-32 | 23 Quách Hải Thọ, Phạm Anh Phương thành phần trọng phát triển khối định hoạt động hệ thống Chủ đề nghiên cứu rộng rãi với phát triển ứng dụng robot [35], coi khía cạnh quan trọng cho việc điều hướng quy định đường tồn cục địa phương cho hoạt động robot Việc thiết lập đường khơng việc di chuyển đến điểm đích cuối cùng, mà điểm khác biệt thiết lập đường xe tự hành robot việc thực kế hoạch chuyển động phụ thuộc vào mạng lưới quy tắc giao thơng tính xảy môi trường giao thông công cộng Phần báo phác thảo nhìn tổng quan tình hình thực nghiên cứu kĩ thuật lập kế hoạch chuyển động cho xe tự hành, số đánh giá kĩ thuật lập đường đi, thách thức, hướng nghiên cứu từ nhà nghiên cứu, nhà sản xuất việc phát triển quy hoạch chuyển động xe tự hành Từ đề xuất số hướng nghiên cứu cho toán xe tự hành xe cảm biến từ để làm tham chiếu đường di chuyển đường phức tạp) Trong cấu trúc phần mềm xe tự hành, 03 module (điều khiển, thị giác định) thành phần sử dụng kĩ thuật thị giác máy tính tìm đường để xác lập q trình điều khiển xe Trọng tâm hệ thống phần mềm liên quan đến thành phần định kiến trúc, cụ thể kĩ thuật quy hoạch chuyển động xe Quy hoạch chuyển động xe tự hành chủ đề nghiên cứu nhiều thập kỉ qua Hầu hết tác giả phân chia vấn đề thành hướng gồm quy hoạch toàn cục quy hoạch địa phương [10, 33, 40] với phương pháp tiếp cận định nghĩa khái niệm khác Các quy hoạch chuyển động chia thành nhóm: Tìm kiếm đồ thị, dựa mẫu, nội suy phương pháp tối ưu 2.1 Lập quy hoạch dựa đồ thị tìm kiếm Trong xe tự hành, ý tưởng cho việc di chuyển từ điểm A đến điểm B diễn tả không gian trạng thái, không gian trạng thái thường biểu diễn dạng lưới mạng lưới mô tả vị trí đối tượng mơi trường Từ quan điểm quy hoạch điểm, giải pháp thiết lập đường chuyển động tạo thuật toán tìm kiếm đồ thị qua trạng thái khác lưới, đường tạo khơng phải giải pháp đường tối ưu Hình Cấu trúc điều khiển xe tự hành Các kĩ thuật xác định đường xe tự hành Những năm đầu thập niên 90, chưa có đầu tư nên lĩnh vực xe tự hành phương tiện thông minh hạn chế Sau này, cách mạng công nghệ với đời khái niệm hệ thống giao thơng thơng minh (ITS) góp phần cho phát triển lĩnh vực nghiên cứu xe tự hành Trong nghiên cứu [18] tác giả mô tả hệ thống điều khiển dọc (bao gồm phương tiện điều khiển sau, thông tin liên lạc phương tiện so sánh phương tiện khác nhau) hệ thống điều khiển ngang (xét đến lực ngang bên 24 Một số thuật toán áp dụng như: * Thuật toán Dijkstra: Đây thuật toán giải toán đường ngắn nhất, thường sử dụng định tuyến với chương trình thuật tốn đồ thị hay cơng nghệ hệ thống định vị tồn cầu (GPS) Trong nghiên cứu [11, 19, 36, 41] nhóm tác giả sử dụng thuật tốn để mơ kế hoạch thiết lập đường cho nhiều loại xe khác ISSN 1859 - 4603 - Tạp chí Khoa học Xã hội, Nhân văn & Giáo dục Tập 9, số (2019), 23-32 2.2 Lập quy hoạch dựa mẫu Những lập kế hoạch giải ràng buộc thời gian, tức lập kế hoạch không gian mà phương pháp xác định không đáp ứng Cách tiếp cận gồm lấy mẫu ngẫu nhiên khơng gian hình dạng khơng gian trạng thái, tìm kiếm kết nối, mối liên hệ bên [33] Nhược điểm giải pháp đường chuyển động tìm thấy nằm gần tới điểm tối ưu Hình Thiết lập đường Thuật toán Dijkstra [36] Kế hoạch lập đường ngắn phương pháp tìm loạt nút lưới, thích hợp cho lập kế hoạch tồn cục mơi trường hoạt động Nhưng tốc độ thực thuật toán chậm khu vực có nhiều nút điều khiển, việc tìm kiếm đường khơng phải đốn, kết đường tạo khơng liên tục, khơng thích hợp cho ứng dụng thời gian thực * Thuật toán A-Star (A*): Đây thuật toán tìm kiếm đồ thị, cho phép tìm kiếm nút nhanh sử dụng đánh giá heuristic (đây phần mở rộng thuật tốn tìm kiếm đồ thị Dijkstra) Trong nghiên cứu [1, 2, 6, 20] tác giả triển khai thuật toán A* với hàm chi phí tương ứng để triển khai ứng dụng lên kế hoạch cho không gian khơng có cấu trúc bãi đỗ xe Các phương pháp sử dụng phổ biến RRT [37] cài đặt thử nghiệm ứng dụng mô xe tự hành nghiên cứu [9] Cây RRT cấu trúc liệu ngẫu nhiên hiệu thiết kế dành cho việc tìm kiếm khơng gian đa chiều Cây RRT coi kĩ thuật để tạo điểm ngẫu nhiên hệ thống phi tuyến, đặc biệt thích hợp cho vấn đề lập quỹ đạo đường khơng gian có vật cản ràng buộc non-holonomic kinodynamic Do phát triển dựa thuật tốn Dijkstra việc tìm kiếm heuristic làm giảm thời gian tính tốn Nhưng kết đường tạo không liên tục, quy tắc heuristic đơn giản để tìm lần duyệt Hình Thiết lập đường Cây RRT [37] Kĩ thuật có ưu điểm có khả cung cấp giải pháp nhanh hệ thống đa chiều Thuật tốn hồn thành ln hội tụ với giải pháp (nếu có cho đủ thời gian), thích hợp cho quy hoạch tồn cục địa phương Nhưng kết quỹ đạo chuyển động tạo không liên tục tạo giật di chuyển Việc tối ưu đường phụ thuộc vào khung thời gian cho trường hợp sử dụng RRT Hình Thiết lập đường Thuật toán A* [20] 2.3 Lập quy hoạch đường cong nội suy Các kĩ thuật thiết kế hình học máy tính (Computer Aided Geometric Design - CAGD) thường 25 Quách Hải Thọ, Phạm Anh Phương sử dụng để làm mịn đường dẫn từ tập điểm trung gian [32] Điều cho phép lập kế hoạch chuyển động phù hợp với mô tả đường cách xét tính khả thi, tiện lợi thơng số khác để lập quỹ đạo di chuyển phù hợp Phép nội suy định nghĩa trình xây dựng đưa vào liệu phạm vi tập hợp biết trước (các điểm tham chiếu) Nghĩa là, thuật toán có tập node (ví dụ tập hợp điểm mốc mô tả đồ đường tổng quát) tập liệu tạo có nhiều ưu điểm tạo quỹ đạo liên tục, hạn chế phương tiện môi trường xung quanh làm thay đổi hướng di chuyển xe [30] Việc xuất chướng ngại vật đường giải pháp tạo đường nhằm vượt qua sau tiếp tục tái nhập với cung đường lên kế hoạch trước Ưu điểm kĩ thuật tối ưu độ cong độ mịn đường dựa kĩ thuật thiết kế hình học máy tính (CAGD), thích hợp cho quy hoạch đường địa phương theo hướng tạo độ chuyển thoải mái an tồn mơi trường phức hợp Tuy vậy, nhược điểm kĩ thuật phụ thuộc vào quy hoạch toàn cục điểm tham chiếu toàn cục, đồng thời xuất chướng ngại vật đường lập phải thời gian tính tốn lại từ làm hạn chế yếu tố thời gian thực kĩ thuật Ưu điểm phương pháp chi phí tính tốn thấp, thực đơn giản mà có đạt hiệu tạo lộ trình ngắn Nhưng lộ trình tạo không liên tục, gấp khúc, tạo nên chuyển tiếp lộ trình khơng thoải mái đoạn đường đi, việc lập kế hoạch phụ thuộc vào điểm tham chiếu toàn cục * Sử dụng đường cong Clothoid: Đây dạng phổ biến đường cong chuyển tiếp (Spiral) nối từ đường thẳng vào đường cong, có nhiệm vụ đảm bảo chuyển biến điều hòa lực li tâm Sử dụng đường cong Clothoid xác định quỹ đạo thay đổi tuyến tính, độ cong chiều dài vịng cung chúng, từ làm cho q trình chuyển tiếp liên tục đoạn thẳng thành phần cong ngược lại [7,39] Ưu điểm loại đường cong chuyển tiếp đường cong thực với thay đổi tuyến tính độ cong, việc thiết kế đường cao tốc đường cong đô thị thực theo loại đường cong này, phương pháp phù hợp cho việc lập kế hoạch địa phương Nhược điểm phương pháp nhiều thời gian cần phân tích đường cong độ cong liên tục khơng thể làm mịn đường (biểu diễn tuyến tính), việc lập kế hoạch tạo đường phụ thuộc vào điểm tham chiếu tồn cục Có nhiều kĩ thuật khác để làm mịn xây dựng đường cong nội suy như: * Sử dụng đường thẳng đường trịn: Có thể biểu diễn cách nội suy điểm biết trước với hình dạng đường thẳng đường trịn để hình thành mạng lưới đường phân đoạn khác Đây phương pháp toán học đơn giản để tiếp cận xây dựng kế hoạch cho loại xe khác [13, 14] Hình Thiết lập đường đường cong Clothoid [39] * Sử dụng đường cong đa thức: Đường cong dạng thường tạo để đáp ứng ràng buộc cần thiết điểm nội suy hữu ích để phù hợp với vị trí, góc, độ cong số yêu cầu khác Hình Thiết lập đường đường thẳng đường tròn [13] 26 Các hệ số đường cong xác định ràng buộc giá trị cần phải đạt phân đoạn [4, 38] ISSN 1859 - 4603 - Tạp chí Khoa học Xã hội, Nhân văn & Giáo dục Tập 9, số (2019), 23-32 Ưu điểm chi phí tính tốn thấp đường nối phù hợp dễ dàng Nhưng với nhược điểm đường cong đa thức triển khai thường từ bậc trở lên, gây khó khăn tăng độ phức tạp cho việc tính tốn hệ số để đạt trạng thái đường xác định Hình Thiết lập đường đường cong đa thức [38] * Sử dụng đường cong Bezier: Đây dạng đường cong tham số dựa vào tập điểm kiểm sốt để xác định hình dạng, cốt lõi đường cong Bezier đa thức Bernstein Ưu điểm loại đường cong chi phí tính tốn thấp, ràng buộc đầu cuối đường cong đáp ứng cách đặt điểm kiểm sốt theo đặc tính khác [16, 23] Ví dụ điển hình ứng dụng đường cong Bezier hoạch định đường xem qua nghiên cứu [16, 28, 29, 42], tác giả áp dụng đường cong bezier để ước lượng đường cong Clothoid, thực đường cong Bezier để lập kế hoạch nhanh phù hợp cho tình gặp đường gặp ngã rẽ, vào vòng xuyến, thay đổi đường, tránh chướng ngại vật vài tình khác Với ưu điểm chi phí tính tốn thấp, đường tạo cách trực quan nhờ vào điểm điều khiển xác định đường nối phù hợp dễ dàng, nhược điểm làm tính linh hoạt tăng độ cong, thời gian tính tốn tăng bổ sung nhiều điểm điều khiển cần phải đánh giá tái tạo lại đường xác Kết phương pháp phụ thuộc vào điểm tham chiếu toàn cục * Sử dụng đường cong Spline: Spline đường cong tham số đa thức với khoảng phụ chia đường đa thức B-spline biểu diễn đường cong Bezier đường cong Clothoid Những nghiên cứu [4, 7, 31, 34] đưa cách biểu diễn đường cách sử dụng đường cong Spline Ưu điểm chi phí tính tốn thấp với kết đường cong liên tục điều khiển nút khác Nhưng giải pháp sử dụng đường cong Spline khơng tối ưu kết tập trung vào việc đạt liên tục thành phần tính đa dạng để phù hợp với hạn chế mạng lưới giao thơng Hình Thiết lập đường đường cong Spline [31] 2.4 Lập quy hoạch phương pháp tối ưu Những phương pháp nhằm tìm giá trị cực tiểu hay cực đại chức tùy thuộc vào ràng buộc khác [21] Hình Thiết lập đường đường cong Bezier [42] Trong quy hoạch đường di chuyển thường sử dụng để làm mịn quỹ đạo tính tốn trước [5] để tính quỹ đạo từ mối liên kết động [22] 27 Quách Hải Thọ, Phạm Anh Phương Việc sử dụng hàm tối ưu kĩ thuật cho phép tìm giá trị thực hàm gốc (cực tiểu kết biến) Phương pháp có ưu điểm hạn chế mạng lưới giao thông đối tượng tham gia giao thông dễ dàng tính đến Nhưng điểm bất lợi thời gian tính tốn thực chức tối ưu đường trạng thái chuyển động Do đó, phương pháp dừng lại thời điểm đó, việc lập kế hoạch chuyển động phụ thuộc vào điểm tham chiếu tồn cục Hình 10 Thiết lập đường hàm tối ưu [21] Mặc dù ý tưởng xe thông minh tiền thân xe tự hành ngày bắt đầu vào năm 1939 hội chợ giới New York với thuyết trình Futurama GM’s, phải nhiều thập kỉ để trở thành ý tưởng thực tế Một dự án để thử nghiệm kĩ thuật thiết lập đường dự án ARGO từ VisLab [4], với hệ thống dựa thị giác, kĩ thuật lập kế hoạch bao gồm điều chỉnh Spline đa thức thành tín hiệu đường phát camera lắp phía trước xe Tiếp đó, chương trình Darpa PerceptOR [3,8] nghiên cứu phát triển kĩ thuật điều hướng tự động Năm 2009, xe tự động không người lái Google đời Google thúc đẩy việc ban hành mặt pháp luật cho công nghệ nhận giấy phép cho xe tự động vào tháng 5/2010 [15] Tuy nhiên, khơng có sản phẩm mặt kĩ thuật lập kế hoạch xác định đường khả kiểm sốt đạt kết Năm 2010, nhóm nghiên cứu Vislab - với hành trình VisLab Intercontinental Autonomous Challenge (VIAC) [32] Ý thức khởi động dự án xe tự hành xuyên lục địa Những xe dự án sử dụng hệ thống điện tử, điều khiển từ xa phức tạp bao gồm việc thu nhận tín hiệu GPS, sử dụng camera quan sát để điều hướng thực việc di chuyển Trong kĩ thuật xác định đường nghiên cứu có sử dụng hàm chi phí coi tạo đường cong clothoid [39] Năm 2010, nghiên cứu xe tự hành tập trung vào toán lái xe theo đường tránh chướng ngại vật Năm 2012, lĩnh vực nghiên cứu tiếp tục tập trung vào chủ đề lái xe thị phát tín hiệu giao thơng [26], giai đoạn kĩ thuật xác định đường bao gồm đường Clothoid [24], RRT [25] số kĩ thuật trước Gần đây, hãng xe Audi với nỗ lực liên hợp với Stanford [12,27] trình diễn khả kiểm sốt xe đạt hiệu suất cao sử dụng kĩ thuật đường cong Clothoid để lập kế hoạch phân khúc đường cong xác định đường Bảng So sánh ưu nhược điểm kĩ thuật lập kế hoạch chuyển động Kĩ thuật Dijkstra’s Ưu nhược điểm Ưu điểm: Kế hoạch lập đường ngắn phương pháp tìm loạt nút lưới, thích hợp cho lập kế hoạch tồn cục môi trường hoạt động Nhược điểm: Tốc độ thực thuật tốn chậm khu vực có nhiều nút điều khiển, việc tìm kiếm đường khơng phải đoán, kết đường tạo khơng liên tục, khơng thích hợp cho ứng dụng thời gian thực A* Ưu điểm: Do phát triển dựa thuật tốn Dijkstra việc tìm kiếm heuristic làm giảm thời gian tính tốn Nhược điểm: Kết đường tạo không liên tục, quy tắc heuristic khơng phải đơn giản để tìm lần duyệt 28 ISSN 1859 - 4603 - Tạp chí Khoa học Xã hội, Nhân văn & Giáo dục Tập 9, số (2019), 23-32 Cây RRT Ưu điểm: Có khả cung cấp giải pháp nhanh hệ thống đa chiều Thuật tốn hồn thành ln hội tụ với giải pháp, thích hợp cho quy hoạch toàn cục địa phương Nhược điểm: Nhưng kết quỹ đạo chuyển động tạo không liên tục tạo giật di chuyển Việc tối ưu đường phụ thuộc vào khung thời gian cho trường hợp sử dụng RRT Đường cong nội suy Ưu điểm kĩ thuật tối ưu độ cong độ mịn đường dựa kĩ thuật thiết kế hình học máy tính (CAGD), thích hợp cho quy hoạch đường địa phương theo hướng tạo độ chuyển thoải mái an toàn môi trường phức hợp Nhược điểm: Phụ thuộc vào quy hoạch toàn cục điểm tham chiếu toàn cục, đồng thời xuất chướng ngại vật đường lập phải thời gian tính tốn lại từ làm hạn chế yếu tố thời gian thực kĩ thuật Sử dụng đường thẳng đường trịn Ưu điểm: Chi phí tính tốn thấp, thực đơn giản mà có đạt hiệu tạo lộ trình ngắn Đường Clothoid Ưu điểm loại đường cong chuyển tiếp đường cong thực với thay đổi tuyến tính độ cong, việc thiết kế đường cao tốc đường cong đô thị thực theo loại đường cong này, phương pháp phù hợp cho việc lập kế hoạch địa phương Nhược điểm: Lộ trình tạo khơng liên tục, gấp khúc, tạo nên chuyển tiếp lộ trình khơng thoải mái đoạn đường đi, việc lập kế hoạch phụ thuộc vào điểm tham chiếu toàn cục Nhược điểm phương pháp nhiều thời gian cần phân tích đường cong độ cong liên tục làm mịn đường (biểu diễn tuyến tính), việc lập kế hoạch tạo đường phụ thuộc vào điểm tham chiếu toàn cục Đường cong đa thức Ưu điểm: Chi phí tính tốn thấp đường nối phù hợp dễ dàng Đường Beziers Ưu điểm: Chi phí tính toán thấp, đường tạo cách trực quan nhờ vào điểm điều khiển xác định đường nối phù hợp dễ dàng Nhược điểm: Đường cong đa thức triển khai thường từ bậc trở lên, gây khó khăn tăng độ phức tạp cho việc tính toán hệ số để đạt trạng thái đường xác định Nhược điểm: Mất tính linh hoạt tăng độ cong, thời gian tính tốn tăng bổ sung nhiều điểm điều khiển cần phải đánh giá tái tạo lại đường xác Kết phương pháp phụ thuộc vào điểm tham chiếu toàn cục Đường Spline Ưu điểm: Chi phí tính tốn thấp với kết đường cong liên tục điều khiển nút khác Nhược điểm: Giải pháp sử dụng đường cong Spline khơng tối ưu kết tập trung vào việc đạt liên tục thành phần tính đa dạng để phù hợp với hạn chế mạng lưới giao thông Phương pháp tối ưu Ưu điểm: Các hạn chế mạng lưới giao thông đối tượng tham gia giao thơng dễ dàng tính đến Nhược điểm: thời gian tính tốn thực chức tối ưu đường trạng thái chuyển động Do đó, phương pháp dừng lại thời điểm đó, việc lập kế hoạch chuyển động phụ thuộc vào điểm tham chiếu toàn cục 29 Quách Hải Thọ, Phạm Anh Phương Kết luận đề xuất Sự phát triển thuật tốn lập kế hoạch thơng vấn đề thiết kế cấu trúc xe tự hành Các ràng buộc liên quan khu vực hoạt động lưu lượng giao thông, tốc độ thay đổi cấu trúc đường giao thông tạo nên kế hoạch chuyển động thay đổi theo thời gian thực vấn đề cần đạt điều khiển hoạt động môi trường phức tạp Bài báo tập trung vào việc nghiên cứu kĩ thuật lập kế hoạch di chuyển xe tự hành từ quan điểm: Đánh giá, phân loại yếu tố kĩ thuật khác trình xây dựng kế hoạch chuyển động, bao gồm: Tìm kiếm đồ thị, dựa mẫu, nội suy phương pháp tối ưu Xem xét kết nhóm nghiên cứu giới thực kĩ thuật xác lập kế hoạch chuyển động xe tự hành từ mô đến thực tế (xem Bảng 1) Từ nhận thấy rằng, nhóm nghiên cứu sử dụng thuật tốn nội suy tìm kiếm đồ thị Giải toán xác định đường xe tự hành chiếm phần lớn nhóm nghiên cứu sử dụng phép nội suy để giải vấn đề, lí để lựa chọn kĩ thuật liệu đồ (dữ liệu GPS) nâng cao mơi trường có cấu trúc, tạo điều kiện cung cấp điểm điều khiển cần thiết để đường cong tối ưu độ mịn, độ liên tục, ràng buộc xe tốc độ đáp ứng Tiếp theo kĩ thuật nội suy tìm kiếm đồ thị, giải pháp áp dụng xử lí ứng dụng thời gian thực, lí để lựa chọn kĩ thuật yếu tố tìm kiếm nhanh đường dẫn tối ưu mà thực thời gian thực Những thách thức liên quan đến việc tính tốn lập quy hoạch chuyển động thời gian thực mơi trường thực tế, nơi có nhiều tác nhân người bộ, phương tiện tham gia giao thông khác phải tính đến từ yêu cầu xây dựng lại kế hoạch chuyển được đánh giá ln liên tục (và tính toán lại) quỹ đạo xác định Vấn đề giới hạn thời gian để tạo quỹ đạo với nhiều yếu tố di động thách thức chưa giải 30 Một xu hướng toán xác lập đường cho xe tự hành thiết lập thêm trình điều khiển vịng điều khiển đề xác định đường Quá trình xuất phát từ vấn đề nghiên cứu quy hoạch hành trình thiết bị giám sát giao tiếp người máy (HMI), điều tạo thách thức nghiên cứu tổ hợp tính bất định, kiểm sốt ràng buộc kiến thức an toàn lái xe để tạo hành trình an tồn với đường đạt hiệu Tài liệu tham khảo [1] A Nash, K Daniel, S Koenig et al (1999) Theta: Any-angle path planning on grids Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence, 22, Menlo Park, CA; Cambridge, MA; London; AAAI Press; MIT Press; 2007, 1177 [2] A Stentz (1994) Optimal and efficient path planning for partially-known environments Robotics and Automation, 1994 Proceedings., IEEE 3310-3317 [3] A Kelly, A Stentz, O Amidi et al (2006) Toward reliable off road autonomous vehicles operating in challenging environments The International Journal of Robotics Research, 25, 5-6, 449-483 [4] A Piazzi, C G Lo Bianco, M Bertozzi et al (2002) Quintic g2-splines for the iterative steering of vision-based autonomous vehicles IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 3, 27-36 [5] D Dolgov, S Thrun, M Montemerlo et al (2010) Path planning for autonomous vehicles in unknown semi-structured environments The International Journal of Robotics Research, 29, no 5, 485-501 [6] D Ferguson and A Stentz (2006) Using interpolation to improve path planning: The field d* algorithm Journal of Field Robotics, 23, 2, 79-101 [7] D Walton and D Meek (2005) A controlled clothoid spline Computers & Graphics, 29, 3, pp 353-363 [8] E Krotkov, S Fish, L Jackel et al (2007) The darpa perceptor evaluation experiments Autonomous Robots, 22, 1, 19-35 [9] Y Kuwata, S Karaman, J.Teo et al (2009) Realtime motion planning with applications to autonomous urban driving Control Systems Technology, IEEE Transactions on, 17, 5, 1105-1118 [10] Y K Hwang and N Ahuja (1992) Gross motion planninga survey ACM Computing Surveys (CSUR), 24, 3, 219-291 ISSN 1859 - 4603 - Tạp chí Khoa học Xã hội, Nhân văn & Giáo dục Tập 9, số (2019), 23-32 [11] J Bohren, T Foote, J Keller et al (2008) Little ben: The ben franklin racing team’s entry in the 2007 darpa urban challenge Journal of Field Robotics, 25, 9, 598-614 [12] J Funke, P Theodosis, R Hindiyeh et al (2012) Up to the limits: Autonomous audi tts Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2012 IEEE, 541-547 [13] J Reeds and L Shepp (1990) Optimal paths for a car that goes both forwards and backwards Pacific Journal of Mathematics, 145, 2, 367-393 [14] J Horst and A Barbera (2006) Trajectory generation for an on-road autonomous vehicle Defense and Security Symposium, international Society for Optics and Photonics, 62 302J-62 302J [15] J M Anderson, K Nidhi, K D Stanley et al (2014) Autonomous Vehicle Technology: A Guide for Policymakers Rand Corporation [16] J Perez, R Lattarulo and F Nashashibi (2014) Dynamic trajectory generation using continuouscurvature algorithms for door to door assistance vehicles Intelligent Vehicles Symposium Proceedings, 2014 IEEE IEEE, 510-515 [17] J van Dijke and M van Schijndel (2012) Citymobil, advanced transport for the urban environment: Update Transportation Research Record:Journal of the Transportation Research Board, 2324, 29-36 [18] S E Shladover, C A Desoer, J K Hedrick et al (1991) Automated vehicle control developments in the path program Vehicular Technology, IEEE Transactions on, 40, 1, 114-130 [19] J Y Hwang, J S Kim, S S Lim, and K H Park (2003) A fast path planning by path graph optimization Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, IEEE Transactions on, 33, 1, 121-129 [20] J Ziegler, M Werling, and J Schroder (2008) Navigating car-like robots in unstructured environments using an obstacle sensitive cost function Intelligent Vehicles Symposium, 2008 IEEE IEEE, 787-791 [21] J Ziegler, P Bender, T Dang et al (2014) Trajectory planning for bertha a local, continuous method Intelligent Vehicles Symposium Proceedings, 2014 IEEE IEEE, 450-457 [22] J Ziegler, P Bender, M Schreiber et al (2014) Making bertha drive an autonomous journey on a historic route Intelligent Transportation Systems Magazine, IEEE, 6, 2, 8-20 [23] J.w Choi, R Curry and G Elkaim (2008) Path planning based on bezier curve for autonomous ground vehicles World Congress on Engineering and Computer Science 2008, WCECS’08 Advances in Electrical and Electronics Engineering-IAENG Special Edition of the IEEE, 158-166 [24] K Chu, M Lee, and M Sunwoo (2012) Local path planning for off-road autonomous driving with avoidance of static obstacles Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, 13, 4, 1599-1616 [25] K.Jo, M Lee, D Kim et al (2013) Overall reviews of autonomous vehicle a1- system architecture and algorithms Intelligent Autonomous Vehicles, 8, 1, 114-119 [26] K Jo, J Kim, D Kim, C Jang, and M Sunwoo (2014) Development of autonomous car–part i: Distributed system architecture and development process Industrial Electronics, IEEE Transactions on, 12 [27] K.Kritayakirana and J C Gerdes (2012) Autonomous vehicle control at the limits of handling International Journal of Vehicle Autonomous Systems, 10, 4, 271-296 [28] K.Yang and S Sukkarieh (2010) An analytical continuous-curvature path smoothing algorithm Robotics, IEEE Transactions on, 26, 3, 561-568 [29] L.Han, H.Yashiro, H T N Nejad et al (2010) Bezier curve based path planning for autonomous vehicle in urban environ ment Intelligent Vehicles Symposium (IV), 2010 IEEE IEEE, 1036-1042 [30] L.Labakhua, U Nunes, R Rodrigues et al (2008) Smooth trajectory planning for fully automated passengers vehicles: spline and clothoid based methods and its simulation Informatics in Control Automation and Robotics Springer, 169-182 [31] L Romani and M Sabin (2004) The conversion matrix between uniform b-spline and bzier representations Computer Aided Geometric Design, 21, 6, 549-560 [32] M Brezak and I Petrovic (2014) Real-time approximation of clothoids with bounded error for path planning applications Robotics, IEEE Transactions on, 30, 2, 507-515 [33] M Elbanhawi and M Simic (2014) Samplingbased robot motion planning: A review Access, IEEE, 2, 56-77 [34] T Berglund, A Brodnik, H Jonsson et al (2010) Planning smooth and obstacle-avoiding b-spline paths for autonomous mining vehicles Automation Science and Engineering, IEEE Transactions on, 7, 1, 167-172 [35] S Han, B Choi, and J Lee (2008) A precise curved motion planning for a differential driving mobile robot Mechatronics, 18, 9, 486- 494 [36] S.M LaValle (2006) Planning algorithms Cambridge university press 31 Quách Hải Thọ, Phạm Anh Phương [37] S.M LaValle and J J Kuffner (2001) Randomized kinodynamic planning The International Journal of Robotics Research, 20, 5, 378-400 [38] S.Glaser, B Vanholme, S Mammar et al (2010) Maneuver-based trajectory planning for highly autonomous vehicles on real road with traffic and driver interaction Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, 11, 3, 589-606 [39] V Milanes, S Shladover, J Spring et al (2014) Cooperative adaptive cruise control in real traffic situations Intelligent Transportation Systems, IEEE Transactions on, 15, 1, 296-305 [40] V Kunchev, L Jain, V Ivancevic, and A Finn (2006) Path planning and obstacle avoidance for autonomous mobile robots: A review KnowledgeBased Intelligent Information and Engineering Systems Springer, 537-544 [41] R Kala and K Warwick (2013) Multi-level planning for semi-autonomous vehicles in traffic scenarios based on separation maximization Journal of Intelligent & Robotic Systems, 72, 3-4, 559-590 [42] Z Liang, G Zheng, and J Li (2012) Automatic parking path optimization based on bezier curve fitting in Automation and Logistics (ICAL), IEEE International Conference on, Aug 2012, 583-587 OVERALL EVALUATION MOTION PLANNING TECHNIQUES FOR AUTONOMOUS VEHICLES Abstract: While studying autonomous vehicles, we can see that each manufacturer and each project propose different control structures; however, they have the same basic operation structure for autonomous vehicles Basing on this structure, developers make plans for their products Due to technical, technological and legal difficulties and challenges, there have not been any effective solutions for autonomous vehicles so that they can operate on public roads Therefore, with the aim of enhancing the ability to path planning based on the information received from traffic infrastructure system and other vehicles on the road through sensors and signal receiving systems, techniques for determining different path and motion control will be established based on the information obtained through sensors and signal receiving systems on autonomous vehicles, which enables autonomous vehicles to operate in mixed environments with strategies to improve its performance and optimize its operation process In this paper, we evaluate the techniques for setting up the path planning studied recently Then, we propose a solution and application research on autonomous vehicle problem Key words: autonomous vehicle; path planning; motion planning; intelligent transportation systems 32 ... thông công cộng Phần báo phác thảo nhìn tổng quan tình hình thực nghiên cứu kĩ thuật lập kế hoạch chuyển động cho xe tự hành, số đánh giá kĩ thuật lập đường đi, thách thức, hướng nghiên cứu từ nhà... xe tự hành Từ đề xuất số hướng nghiên cứu cho toán xe tự hành xe cảm biến từ để làm tham chiếu đường di chuyển đường phức tạp) Trong cấu trúc phần mềm xe tự hành, 03 module (đi? ??u khiển, thị giác... khả kiểm sốt xe đạt hiệu suất cao sử dụng kĩ thuật đường cong Clothoid để lập kế hoạch phân khúc đường cong xác định đường Bảng So sánh ưu nhược đi? ??m kĩ thuật lập kế hoạch chuyển động Kĩ thuật Dijkstra’s

Ngày đăng: 18/10/2020, 21:57

Hình ảnh liên quan

Hình 1. Cấu trúc điều khiển trong xe tự hành - Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Hình 1..

Cấu trúc điều khiển trong xe tự hành Xem tại trang 2 của tài liệu.
Hình 3. Thiết lập đường đi bằng Thuật toán A* [20] - Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Hình 3..

Thiết lập đường đi bằng Thuật toán A* [20] Xem tại trang 3 của tài liệu.
Hình 4. Thiết lập đường đi bằng Cây RRT [37] - Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Hình 4..

Thiết lập đường đi bằng Cây RRT [37] Xem tại trang 3 của tài liệu.
Hình 2. Thiết lập đường đi bằng Thuật toán Dijkstra [36] - Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Hình 2..

Thiết lập đường đi bằng Thuật toán Dijkstra [36] Xem tại trang 3 của tài liệu.
Hình 5. Thiết lập đường đi bằng đường thẳng và đường - Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Hình 5..

Thiết lập đường đi bằng đường thẳng và đường Xem tại trang 4 của tài liệu.
Hình 8. Thiết lập đường đi bằng đường cong Bezier [42] - Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Hình 8..

Thiết lập đường đi bằng đường cong Bezier [42] Xem tại trang 5 của tài liệu.
Hình 9. Thiết lập đường đi bằng đường cong Spline [31] - Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Hình 9..

Thiết lập đường đi bằng đường cong Spline [31] Xem tại trang 5 của tài liệu.
Hình 7. Thiết lập đường đi bằng đường cong đa thức [38] - Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Hình 7..

Thiết lập đường đi bằng đường cong đa thức [38] Xem tại trang 5 của tài liệu.
Hình 10. Thiết lập đường đi bằng hàm tối ưu [21] - Một số đánh giá tổng quan về kĩ thuật thiết lập đường đi cho xe tự hành

Hình 10..

Thiết lập đường đi bằng hàm tối ưu [21] Xem tại trang 6 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan