Development of a local planning algorithm for off-road autonomous vehicles in dynamic environments

The rise of autonomous vehicles represents a revolutionary breakthrough in the transportation sector, offering potential improvements in terms of safety, efficiency, and comfort. Of particular significance is the capability of autonomous vehicles to navigate through unstructured environments, such as off-road terrains, where dynamic and unpredictable obstacles may be encountered. Equipped with sophisticated hardware and software, these vehicles rely on the local planner algorithm to map their trajectories towards predefined objectives. This thesis focuses on the development of a local planner tailored for autonomous vehicles, designed to navigate in unstructured and dynamic environments. The proposed solution is a graph-based algorithm capable of generating safe and feasible paths, allowing the vehicle to avoid static and dynamic obstacles. Furthermore, the algorithm provides an appropriate speed profile associated with the generated trajectory, ensuring the smooth and safe execution of maneuvers. One notable aspect is the planner’s ability to automatically understand the feasibility of overcoming dynamic obstacles and to respond appropriately to various scenarios. In case a dynamic obstacle that cannot be overtaken is encountered along the trajectory, the planner can decelerate the vehicle and trail behind the obstacle. To effectively manage the distance between the two vehicles, an adaptive cruise control system has been implemented. A fundamental aspect of the proposed solution is its applicability to real-world scenarios. For this purpose, the effectiveness and performance of the developed algorithm have been evaluated through simulations and practical experiments.

L’avvento dei veicoli autonomi segna una svolta rivoluzionaria nel settore dei trasporti, offrendo potenziali miglioramenti in termini di sicurezza, efficienza e comfort. Di particolare rilevanza è la capacità dei veicoli autonomi nel navigare in ambienti non strutturati, come i terreni fuoristrada, dove possono presentarsi ostacoli dinamici e imprevedibili. Dotati di hardware e software sofisticati, questi veicoli si affidano all’algoritmo di pianificazione locale per tracciare le loro traiettorie verso obiettivi predefiniti. Questa tesi si concentra sullo sviluppo di un pianificatore locale su misura per i veicoli autonomi, concepito per operare in ambienti non strutturati e dinamici. La soluzione proposta è un algoritmo basato su grafi in grado di generare percorsi sicuri e praticabili, permettendo al veicolo di evitare ostacoli sia statici che dinamici. Inoltre, l’algoritmo fornisce un profilo di velocità appropriato associato alla traiettoria generata, garantendo l’esecuzione fluida e sicura delle manovre. Degna di nota è l’abilità che il pianificatore possiede nel comprendere automaticamente la possibilità di superare gli ostacoli dinamici, rispondendo in modo opportuno nelle varie situazioni. Nel caso in cui un ostacolo dinamico non superabile si trovi sulla traiettoria, il pianificatore è in grado di rallentare il veicolo e farlo accodare all’ostacolo. Al fine di gestire in modo appropriato la distanza tra i due veicoli, è stato integrato un sistema di controllo di velocità di crociera adattivo. Un aspetto fondamentale della soluzione proposta è la sua applicabilità a scenari reali. A tal fine, l’efficacia e le prestazioni dell’algoritmo sviluppato sono state valutate attraverso simulazioni ed esperimenti pratici.