MPC-based framework for autonomous ground vehicles in a complex environment

The overall purpose of this thesis work was the design of an ADAS capable to avoid moving obstacles and stay in the proper the lane. In order to reach that goal different key aspects were investigated and developed. In particular a global control-framework was developed in order to combine different research aspects investigated by research groups with different fields of interest in a more coordinate way, with the aim of develop a semi-autonomous automotive CPS. To achieve this, a novel "environment predictive module" was designed. That module predicts the future trajectory of multiple obstacles over a relatively long time horizon to provide obstacle motion information to the controller logics. A previous designed controller was extended in order to avoid moving multiple obstacles and to keep the lane. Finally an autonomous drive system MPC-framework is proposed. This framework, which includes the "environment predictive module" and the "extended MPC controller" previously described, is presented to validate the solutions proposed with simulations. The research project was developed in mechanical engineering department of University of California Berkeley, in particular in the MPC Lab headed by professor Francesco Borrelli, in a six months period started on August 7 2012 and ended on February 6 2013.

Il presente lavoro di tesi si propone la progettazione di un sistema ADAS in grado di evitare ostacoli mobili e mantenere il veicolo in carreggiata. Per conseguire tale risultato sono stati investigati e sviluppati differenti aspetti chiave. Nello specifico è stato definita un'architettura globale per il controllo con l'obiettivo di unificare i differenti aspetti di ricerca investigati da gruppi di ricerca con differenti backgruond di specializzazione con una maggiore coordinazione con l'obiettivo comune di sviluppare un CPS per veicoli semi-autonomi. In quest'ottica è stato progettato un "environment predictive module". Tale modulo ha il compito di predirre la traiettoria futura di ostacoli mobili in un orizzonte temporale relativamente lungo per poter fornire informazioni sul loro movimento alla logica di controllo. Si è continuato lo svilupo di un controllore precedentemente progettato con l'obiettivo di evitare ostacoli mobili ed il mantenimento della carreggiata. Infine è stata proposta un'architettura basata sulla famiglia dei controllori MPC per la guida autonoma. Tale struttura complessiva, che include "environment predictive module" e "il controllore MPC modificato" precedentemente descritti, è presentata allo scopo di validare le soluzioni proposte attraverso delle simulazioni. Il progetto di ricerca è stato sviluppato nel dipartimento di ingegneria meccanica dell'Università della California Berkeley, in particolare nell'MPC Lab diretto dal professor Francesco Borrelli, per un periodo di sei mesi dal 7 Agosto 2012 al 6 Febbraio 2013.