Implementation on a prototype vehicle of a NMPC trajectory planner for urban scenarios

The positive impact autonomous vehicles are going to have on the transportation system will deeply affect the whole society for years, both from an ethical and economical point of view. As part of the TEINVEIN project, the aim of this thesis is to develop a real-time controller, featuring a trajectory planner coupled with a behavioral layer module, which can successfully deal with different urban scenarios. The trajectory planning procedure is carried out through a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC), whose numerical solution is provided by the ACADO toolkit combined with a Quadratic Programming solver, while the behavioral module is constituted by a two-layer Finite State Machine, which has been implemented in Simulink StateFlow. The capability of the simulation environment, in order to properly represent the behavior of a real prototype, is validated through a proper tuning based on a comparison between simulation results and experimental tests. Through the use of the validated simulation environment, reliability, performances and real-time capabilities of the controller are tested for five relevant common scenarios.

L’ingente incremento dell’interesse verso il settore dei veicoli autonomi, emerso specialmente negli ultimi anni, apporterà profondi mutamenti nell’industria del trasporto, influenzando di conseguenza ogni aspetto della vita quotidiana di ognuno di noi, sia da un punto di vista economico che sociale. Lo scopo di questa tesi, facente parte del progetto TEINVEIN, prevede lo sviluppo di un controllore real-time per veicoli autonomi, che sia in grado di gestire diverse manovre in ambiente urbano, attraverso l’utilizzo di un pianificatore di traiettoria affiancato da un modulo decisionale che permetta di modificare il comportamento del pianificatore a seconda dello scenario considerato. Il pianificatore è costituito da una logica predittiva non lineare basata su metodo di ottimizzazione, la cui soluzione numerica è affidata al software ACADO Toolkit in combinazione ad un solutore di programmazione quadratica; il modulo decisionale viene invece realizzato attraverso una macchina a stati a due livelli, implementata in Simulink StateFlow. La capacità dell’ambiente di simulazione di rappresentare correttamente il comportamento del prototipo reale è validata attraverso un’adeguata calibrazione, basata sulla comparazione dei risultati di simulazione con i test sperimentali. Attraverso l’uso dell’ambiente di simulazione precedentemente validato, affidabilità, performance e funzionamento in real-time del controllore vengono testati per cinque diversi scenari urbani