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Trajectory planning based on collocation methods for multiple aerial and ground autonomous vehicles

机译:基于搭配方法的多架空地自动驾驶车辆轨迹规划

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摘要

Esta tesis doctorar presenta una serie de contribuciones en los métodos de coordinación y generación de trayectorias de grupos de vehículos, concretamente de vehículos autónomos. Los métodos de colocación, más conocidos por su nombre en inglés “Collocation methods”, han despertado un creciente interés en los últimos años, entre los distintos métodos numéricos para resolver cualquier tipo de problema dentro del campo de la ingeniería. Esta tesis en concreto, presenta un nuevo punto de vista dentro de los métodos de generación de trayectorias, gracias al uso de los métodos de colocación. El interés sobre los vehículos autónomos se ha visto intensificado en los últimos años. Gracias a la evolución de los sensores, la obtención de información del medio que rodea a un vehículo es cada vez más sencilla y fiable. Esto permite a los sistemas de navegación de los vehículos generar cada vez mejores trayectorias libres de colisiones. Esta habilidad también permite a los vehículos autónomos planificar rutas óptimas, evitar obstáculos, seguir algún objetivo, o muchas otras tareas. Inicialmente, el interés sobre los vehículos autónomos recaía principalmente en las aplicaciones militares, especialmente en los vehículos aéreos, conocidos como UAVs o “Drones”. Pero con el paso del tiempo, las aplicaciones civiles o domésticas están sobre pasando los intereses militares. Estas aplicaciones incluyen tanto a vehículos terrestres como aéreos, aunque el impacto sobre los vehículos autónomos aéreos (UAVs) es mucho mayor. Esto es debido a que la accesibilidad y maniobrabilidad de estos vehículos ofrece más ventajas que los vehículos autónomos terrestres (UGVs) en aplicaciones como localización, seguimiento, adquisición de imágenes, generación de mapas, etc. Esta tesis doctoral presenta un nuevo método centralizado para la generación de trayectorias para múltiples vehículos autónomos. Este método se puede usar tanto para vehículos terrestres como aéreos, e incluso en escenarios mixtos con ambos tipos de vehículos. Dicho método está basado en los métodos de colocación Pseudoespectrales, más conocido en inglés como “Pseudospectral (PS) collocation methods”. Estos métodos son muy utilizados para resolver problemas de control óptimos, y se caracterizar porque resuelven dicho problema numéricamente. En el caso de generación de trayectorias, el problema es formulado como un problema de control óptimo, incluyendo las ecuaciones diferenciales que definen la dinámica de los vehículos, las propias restricciones físicas de los actuadores del vehículo, así como las dimensiones del escenario y restricciones de distancia de seguridad entre los distintos vehículos. Luego, se define una función de costes que debe de ser optimizada, como por ejemplo, la distancia de navegación o el propio consumo del vehículo. Los métodos de colocación Pseudospectrales tratan de resolver el problema de optimización aproximando el vector de estado y de control por una serie de polinomios en una serie de puntos denominados puntos de colocación o “collocation points” en inglés. Las restricciones dinámicas de movimiento y las restricciones del problema también deben de cumplirse en dichos puntos. De esta manera, cuando el problema está discretizado y parametrizado, se produce una transformación al paradigma algebraico. Todo el problema se transforma en un problema de Programación no lineal (PNL), el cual será resuelto por algún programa de optimización como por ejemplo puede ser el “SNOPT solver”. Esta forma concreta de modelado del problema de generación de trayectorias permite obtener trayectorias mucho más realistas que son a su vez, más fácil de seguir por el vehículo en cuestión. Esta tesis presenta también un profundo estudio del comportamiento de los distintos métodos de colocación cuando son usados como generadores de trayectorias. A lo largo de la tesis se ha visto que aspectos como la discretización o la aproximación polinómica afectan a la solución del problema, y se ha analizado cómo afecta a otros aspectos como la integridad del sistema, escalabilidad del método (como influye el incremento de vehículos considerados en la planificación), tiempo de computo necesario para obtener una solución, etc. Un resumen de los objetivos que se han abarcado durante el desarrollo de la tesis se presenta a continuación: • Clasificación exhaustiva de los distintos métodos de colocación. Este punto intenta hacer una distinción entre clásicos métodos de colocación Directos y los nuevos Pseudoespectrales. Presentando una descripción completa de estos últimos. • Análisis de los métodos de colocación en problemas de generación de trayectorias. Los métodos de colocación son métodos de propósito general, de manera que se pretende analizar las ventajas y desventajas de estos métodos en los problemas de generación de trayectorias. • Estudio de rendimiento de los métodos de colocación. Aspectos como la calidad de las soluciones obtenidas, escalabilidad, tiempo de cómputo para obtener una solución, aplicaciones de tiempo real, etc. son estudiados en los distintos métodos. • Búsqueda de configuraciones que mejoren el rendimiento. En este apartado se pretende sintonizar los parámetros de configuración de algunos métodos de colocación para buscar un óptimo rendimiento. • Desarrollo de un nuevo algoritmo denominado método de colocación S-Adaptive. Este es un algoritmo desarrollado específicamente para la generación de trayectorias. Este método resuelve toda las desventajas que se producen en los métodos de colocación clásicos. • Desarrollo de escenarios con vehículos terrestres en presencia de obstáculos. Los métodos de colocación han sido muy utilizados en aplicaciones aeronáuticas. Un claro ejemple de ello es la gran cantidad de artículos que se pueden encontrar en la literatura. Es por esto que el uso de vehículos terrestres y concretamente, su uso en presencia de múltiple obstáculos fijos en dichos escenarios, supone una novedad en sí. • Validación experimental de los algoritmos. Este punto se centra en la validación de los resultados obtenidos en las fases de desarrollo y simulación, con vehículos reales. Una gran cantidad de escenarios son presentados con vehículos autónomos, tanto terrestres como aéreos. Todos estos experimentos están dentro del marco de desarrollo del proyecto europeo de investigación EC-SAFEMOBIL “Estimation and Control for SAFE wireless high MOBILity cooperative industrial systems”.
机译:该博士学位论文提出了对车辆组,特别是自动驾驶车辆的轨迹的协调和生成方法的一系列贡献。近年来,在解决工程领域内任何类型问题的不同数值方法中,并置方法(以它们的英文名称而闻名)引起了越来越多的兴趣。由于使用了放置方法,因此本特定论文在路径生成方法中提出了一种新的观点。近年来,人们对自动驾驶汽车的兴趣日益浓厚。由于传感器的发展,从车辆周围环境获取信息变得越来越简单和可靠。这使车辆导航系统能够越来越多地产生更好的无碰撞轨迹。该技能还允许自动驾驶车辆规划最佳路线,避开障碍物,遵循目标或执行许多其他任务。最初,对自动驾驶汽车的兴趣主要集中在军事应用中,尤其是在被称为UAV或“无人机”的飞行器中。但是随着时间的流逝,民事或家庭申请已经超越了军事利益。尽管对自动驾驶飞机(UAV)的影响要大得多,但这些应用程序既包括陆地车辆也包括飞机。这是因为在位置,跟踪,图像采集,地图生成等应用中,这些车辆的可及性和可操作性比自动陆上车辆(UGV)更具优势。该博士论文提出了一种新的集中式方法,用于为多个自动驾驶汽车生成轨迹。此方法可用于陆上和空中车辆,甚至可用于两种类型车辆的混合场景。此方法基于伪光谱放置方法,在英语中更好地称为“伪光谱(PS)配置方法”。这些方法被广泛地用于解决最佳控制问题,并且由于它们在数值上解决了这些问题而具有特征。在生成轨迹的情况下,该问题被公式化为最佳控制问题,包括定义车辆动力学的微分方程,车辆执行器的物理约束以及场景和场景的尺寸。不同车辆之间的安全距离。然后,定义必须优化的成本函数,例如导航距离或车辆自身的消耗量。伪光谱放置方法尝试通过在一系列称为英语中的放置点或“并置点”的点处的一系列多项式逼近状态和控制矢量来解决优化问题。在这些点上还必须遵守动态运动约束和问题约束。这样,当问题离散化和参数化后,就会发生向代数范式的转换。整个问题将转换为非线性规划(NLP)问题,可以通过某些优化程序(例如“ SNOPT求解器”)来解决。对轨迹生成问题建模的这种特定方式允许获得更现实的轨迹,从而使所讨论的车辆更容易遵循。本文还对用作路径生成器的不同放置方法的行为进行了深入研究。在整个论文中,可以看到离散化或多项式方法等方面会影响问题的解决方案,并且已经分析了它如何影响其他方面,如系统完整性,方法可扩展性(车辆的增加如何影响在规划中考虑),获得解决方案所需的计算时间等。论文开发过程中涵盖的目标概述如下:•各种安置方法的详尽分类。这一点试图在经典的直接放置方法和新的伪光谱之间进行区分。提供后者的完整描述。 •分析轨迹生成问题中的放置方法。放置方法是通用方法,因此旨在分析这些方法在路径生成问题中的优缺点。 •研究放置方法的性能。诸如获得解决方案的质量,可扩展性等方面,获得解决方案所需的计算时间,实时应用程序等。他们以不同的方法进行研究。 •搜索可提高性能的配置。本节旨在调整某些放置方法的配置参数以找到最佳性能。 •开发了一种称为S-自适应放置方法的新算法。这是专门为生成路径而开发的算法。该方法解决了传统铺设方法中出现的所有缺点。 •在有障碍物的情况下使用陆地车辆制定情景。放置方法已广泛用于航空应用。一个明显的例子是可以在文献中找到大量文章。这就是为什么在这种情况下使用陆地车辆,特别是在存在多个固定障碍物的情况下使用陆地车辆本身就是一种新颖性。 •实验验证算法。这一点着重于使用真实车辆验证在开发和仿真阶段获得的结果。陆上和空中的自动驾驶汽车都呈现了许多场景。所有这些实验都在欧洲研究项目EC-SAFEMOBIL“ SAFE无线高移动性合作工业系统的估计和控制”的开发框架内。

著录项

  • 作者

    Vera Rendón Santiago;

  • 作者单位
  • 年度 2015
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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