Zusammenfassung
Die aus der Literatur bekannten Verfahren zur Optimierung von Fahrtrajektorien überfordern kurz und mittelfristig die Fahrzeugsteuergeräte hinsichtlich ihrer Rechenleistung. Um auch neu aufkommenden Qualitätsanforderungen zu entsprechen, nutzt die vorliegende Arbeit die aus der Literatur bekannten Vorteile der beschränkten, linear-quadratischen Optimierung zur recheneffizienten Lösungsfindung gewinnbringend aus. Hierbei führt die ausgewählte Problemformulierung basierend auf dem anwendungsspezifischem Einsatz von Schlupfvariablen zu funktionalen Weiterentwicklungen, sodass neben der priorisierten Kollisionsvermeidung auch Aspekte natürlichen Fahrverhaltens auf besondere Weise berücksichtigt werden können. Die Erprobung der umgesetzten Fahrzeuglängs- und -querführung im Realversuch verdeutlicht das große Potential dieses Ansatzes für automatisierte Fahrfunktionen.
Abstract
The economical limitations on the computing capacity in series-production vehicles in combination with increased requirements on safety and comfort narrow the application of established methods for trajectory optimization for automated driving. In order to meet these requirements and to reduce the computational effort at the same time, this work makes use of the well-known constrained linear-quadratic optimal control problems that can be solved very efficiently. Therefore, choosing an elaborate problem formulation based on the specific application of slack-variables, functional improvements with respect to collision avoidance as well as to a human driving behavior can be achieved. Experimental results of the implemented lateral and longitudinal vehicle guidance algorithms demonstrate the abilities for automated driving applications of this approach.
Über die Autoren
Benjamin Gutjahr ist Funktionsentwickler im Bereich automatisiertes Fahren bei der BMW Group und beschäftigt sich im Zuge seiner Promotion mit recheneffizienten Trajektorienplanungsmethoden für automatisierte Fahrfunktionen.
BMW Group, Parkring 19, 85748 Garching bei München
Christian Pek arbeitet als Doktorand bei der BMW Group und beschäftigt sich dort im Bereich hochautomatisiertes Fahren mit der recheneffizienten Bewegungsplanung von Fahrzeugen.
BMW Group, Parkring 19, 85748 Garching bei München
Lutz Gröll ist Projektleiter am Institut für Angewandte Informatik des Karlsruher Instituts für Technologie. Zu seinen Hauptarbeitsgebieten gehören die Modellierung verfahrenstechnischer Anlagen, die Parameteridentifikation sowie die Regelungstheorie.
Institut für Angewandte Informatik, KIT-Campus Nord, Hermann-von-Helmholtz-Platz 1, 76344 Eggenstein-Leopoldshafen
Moritz Werling arbeitet als Teamleiter bei der BMW Group und verantwortet dort die Themen Prädiktion, Fahrstrategie und Trajektorienplanung im Rahmen des vollautomatisierten Fahrens.
BMW Group, Parkring 19, 85748 Garching bei München
©2016 Walter de Gruyter Berlin/Boston
