The automotive industry is experiencing an exponential growth in the autonomous driving technology. Both academia and industry are increasing their awareness about the real potential of this new trend. The benefits involve safer streets, lower emissions, more energy efficiency, but on the other hand the privacy, user data violation are some of the main risks. An autonomous vehicle can be described as a dynamical system, that manages its own state by performing a sense-plan-act loop. The work of this thesis focuses mainly on the design of the hierarchical planning architecture. In particular the mission planning layer is considered known a priori; the behavioural layer is designed by introducing a finite state machine (FSM), that provides specific high-level decision in response to a specific driving scenario; in the motion planning layer a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) strategy is implemented, where the optimization process is carried out by the Firefly-Algorithm. This control strategy provides the formulation of an optimal control problem and it is coupled with an obstacle avoidance algorithm, that involves an innovative collision check technique. In this manner a feasible and safe trajectory is generated in a dynamic urban environment and at the same time the actuation commands are provided to control the autonomous vehicle. The results of simulations are shown, in order to investigate the controller performance and to assess the quality of the solution, in terms of safety and feasibility, checking the adherence condition and carrying out a comfort analysis.
L'industria automobilistica sta assistendo ad una crescita esponenziale della tecnologia a guida autonoma e il mondo accademico e industriale stanno prendendo coscienza delle sue reali potenzialità. I vantaggi risiedono in strade più sicure, minori emissioni, una maggiore efficienza energetica, ma dall'altra parte la privacy e la violazione dei dati personali sono alcuni dei maggiori rischi. Un veicolo autonomo può essere descritto come un sistema dinamico, che gestisce il proprio stato attraverso tre principali stadi, acquisizione dei dati tramite sensori, pianificazione e attuazione. Il lavoro di questa tesi si concentra maggiormente sulla progettazione di una architettura gerarchica del modulo di pianificazione del moto. La pianificazione della traiettoria globale è conosciuta a priori; il livello di comportamento è progettato, introducendo una macchina a stati finiti, che forniscono una decisione di alto livello in risposta a uno specifico scenario; la pianificazione del moto è eseguita tramite un controllo non lineare a modello predittivo, il cui processo di ottimizzazione è risolto dall'algoritmo Firefly. Tale controllore prevede la formulazione di un problema di controllo ottimo ed è accoppiato con un algoritmo per evitare gli ostacoli, dove è implementata un'innovativa tecnica di verifica di collisione. In questa maniera una traiettoria sicura è generata all'interno di un contesto dinamico urbano e allo stesso tempo sono calcolate le azioni di controllo, che attuano il veicolo autonomo. I risultati delle simulazioni sono mostrati al fine di indagare la performance del controllore e valutare la sicurezza e la fattibilità della traiettoria generata, verificando la condizione di aderenza e svolgendo un'analisi di comfort.
Nonlinear MPC trajectory planner for autonomous driving based on firefly algorithm
INGHILTERRA, GIUSEPPE
2016/2017
Abstract
The automotive industry is experiencing an exponential growth in the autonomous driving technology. Both academia and industry are increasing their awareness about the real potential of this new trend. The benefits involve safer streets, lower emissions, more energy efficiency, but on the other hand the privacy, user data violation are some of the main risks. An autonomous vehicle can be described as a dynamical system, that manages its own state by performing a sense-plan-act loop. The work of this thesis focuses mainly on the design of the hierarchical planning architecture. In particular the mission planning layer is considered known a priori; the behavioural layer is designed by introducing a finite state machine (FSM), that provides specific high-level decision in response to a specific driving scenario; in the motion planning layer a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) strategy is implemented, where the optimization process is carried out by the Firefly-Algorithm. This control strategy provides the formulation of an optimal control problem and it is coupled with an obstacle avoidance algorithm, that involves an innovative collision check technique. In this manner a feasible and safe trajectory is generated in a dynamic urban environment and at the same time the actuation commands are provided to control the autonomous vehicle. The results of simulations are shown, in order to investigate the controller performance and to assess the quality of the solution, in terms of safety and feasibility, checking the adherence condition and carrying out a comfort analysis.File | Dimensione | Formato | |
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