A nonlinear MPC trajectory planner for autonomous vehicles based on a direct optimization method

Autonomous vehicles will revolutionize the transportation system in future years. Both industries and academic researchers are pushing their efforts toward a safer, cleaner and more accessible transportation system. As part of the TEINVEIN project, the aim of this thesis is to develop a real-time trajectory planner that can successfully deal with static and moving obstacles in an urban environment. The controller is based on a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) logic, solved with a direct multiple shooting approach. The numerical solution is carried out using ACADO toolkit coupled with the Quadratic Programming solver qpOASES. The motion planner performances have been demonstrated in simulation, applying the controller to a realistic nonlinear multibody model in CarMaker environment. The quality of the solutions for the different manoeuvres are investigated in terms of slip, accelerations and comfort values. Real-time feasibility has been confirmed by analysing the computational times required by the controller.

Nel prossimo futuro i veicoli autonomi rivoluzioneranno il sistema dei trasporti. Le ricerche del mondo accademico e dell'industria sono finalizzate ad ottenere un sistema dei trasporti più sicuro, sostenibile ed accessibile ad ogni tipologia di utenza. Nell'ambito del progetto TEINVEIN, lo scopo di questa tesi è quello di sviluppare un pianificatore di traiettoria real-time per veicoli autonomi che possa affrontare con successo un ambiente urbano in cui sono presenti ostacoli sia statici che dinamici. Tale controllore è basato su una logica di controllo predittivo non lineare in cui il problema di controllo è risolto con un metodo di ottimizzazione diretto basato su multiple shooting. La soluzione numerica è affidata al software ACADO toolkit accoppiato con il solutore di programmazione quadratica qpOASES. Le performance del pianificatore di traiettoria sono state dimostrate in simulazione, applicando il controllore ad un modello non lineare multicorpo nell'ambiente di simulazione CarMaker. Ciascuna delle soluzioni ottenute è stata valutata in termini di slip, accelerazioni e livelli di comfort. La capacità del controllore di operare in tempo reale è confermata dall'analisi dei tempi di calcolo.