A Model-Predictive Motion Planner for the IARA Autonomous Car

We present the Model-Predictive Motion Planner (MPMP) of the Intelligent Autonomous Robotic Automobile (IARA). IARA is a fully autonomous car that uses a path planner to compute a path from its current position to the desired destination. Using this path, the current position, a goal in the path and a map, IARA's MPMP is able to compute smooth trajectories from its current position to the goal in less than 50 ms. MPMP computes the poses of these trajectories so that they follow the path closely and, at the same time, are at a safe distance of eventual obstacles. Our experiments have shown that MPMP is able to compute trajectories that precisely follow a path produced by a Human driver (distance of 0.15 m in average) while smoothly driving IARA at speeds of up to 32.4 km/h (9 m/s).Comment: This is a preprint. Accepted by 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA

A Model-Predictive Motion Planner for the IARA Autonomous Car

In this work, we present the Model-Predictive Motion Planner (MPMP) of the Intelligent Autonomous Robotic Automobile (IARA). IARA is a fully autonomous car that uses a path planner to compute a path from its current position to the desired destination. Using this path, the current position, a goal in the path and a map, IARAs MPMP is able to compute smooth trajectories from its current position to the goal in less than 50 ms. MPMP computes the poses of these trajectories so that they follow the path closely and, at the same time, are at a safe distance from occasional obstacles. Our experiments have shown that MPMP is able to compute trajectories that follow precisely a path produced by a human driver (distance of 0.15m in average) while smoothly driving IARA at speeds of up to 32.4 km/h (9 m/s)

A NEURAL-BASED MODEL PREDICTIVE CONTROL TO TACKLE STEERING DELAY OF THE IARA AUTONOMOUS CAR

Neste trabalho, propomos uma abordagem de Controle Preditivo Baseado em Modelo Neural (Neural Based Model Predictive Control - N-MPC) para lidar com atrasos na planta de direção de carros autônomos. Examinamos a abordagem N-MPC como uma alternativa para a implementação do subsistema de controle de direção da Intelligent and Autonomous Robotic Automobile (IARA). Para isso, comparamos a solução padrão, baseada na abordagem de controle Proporcional Integral Derivativo (PID), com a abordagem N-MPC. O subsistema de controle de direção PID funciona bem na IARA para velocidades de até 25 km/h. No entanto, acima desta velocidade, atrasos na Planta de Direção da IARA são muito elevados para permitir uma operação adequada usando uma abordagem PID. Modelamos a Planta de Direção da IARA usando uma rede neural e empregamos esse modelo neural na abordagem N-MPC. A abordagem N-MPC superou a abordagem PID reduzindo o impacto de atrasos na Planta de Direção de IARA e permitindo a operação autônoma da IARA em velocidades de até 37 km/h um aumento de 48% na velocidade máxima estáve

Trajektorienplanung autonomer Fahrzeuge: Diskrete Lösungsmethode für urbane Szenarien

Autonomes Fahren wird die persönliche Mobilität der Zukunft maßgeblich verändern. Doch bis diese Vision Wirklichkeit wird, ist noch einige Forschungs- und Entwicklungsarbeit nötig. Denn gerade die schwierigsten Verkehrsszenarien, welche insbesondere in städtischen Gebieten auftreten, sind noch oft eine Herausforderung. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Trajektorienplanung, also der Planung des zukünftigen Fahrtweges in Abhängigkeit der Zeit. Diese Planung kann auch als das Kernelement des autonomen Fahrzeugs angesehen werden, da sie alle bisher berechneten Informationen zusammenfügt und daraus die zukünftige Trajektorie bestimmt. Das Planungsergebnis ist außerdem direkt von den Passagieren wahrnehmbar und kann zur Beurteilung des Gesamtsystems herangezogen werden. Somit hängt die Akzeptanz sowie das Vertrauen in das autonome Fahrzeug maßgeblich vom berechneten Planungsergebnis ab. Die Berechnung eines solchen Planungsergebnisses ist allerdings komplex und muss in Echtzeit gelöst werden. In diesem Kontext behandelt diese Dissertation die folgenden Fragen: 1. wie diese rechenintensive Planungsaufgabe vereinfacht werden kann und 2. wie im gesamten Planungsraum effizient eine Trajektorie berechnet werden kann. Hierzu wird zuerst die Wahl des Referenzpunktes, also der Bezugspunkt zwischen einem fahrzeugfesten Koordinatensystem zu einem Weltkoordinatensystem, analysiert. Dieser wird als ideal angenommen, wenn der seitliche Platzbedarf zu beiden Fahrzeugseiten gleich groß ist. Für Kurven konstanter Krümmungen wird analytisch die Idealposition hergeleitet. Nach einer Analyse von Kurven mit variablen Krümmungen empfiehlt der Autor den Referenzpunkt auf oder leicht hinter die Vorderachse zu legen. Die bisher theoretischen Überlegungen werden in einer Kollisionsüberprüfung sowie einer Fahrspurzuordnung in die Praxis übertragen. Für weitere potenzielle Vereinfachungen wird ein Datensatz mit von Menschen gefahrenen Trajektorien analysiert. Dabei wird zuerst untersucht, mit welcher Abtastzeit die Trajektorien durch ein kinematisches Einspurmodell abgebildet werden können, bevor geschwindigkeitsabhängige Transformationen des Lenkwinkels sowie der Lenkwinkelgeschwindigkeit hergeleitet werden. Basierend auf diesen Transformationen wird ein umgebungsunabhängiges Verhaltensmodell präsentiert, welches ein Standardverhalten menschlicher Fahrenden darstellt. In einem nächsten Schritt wird ein neuartiges Planungskonzept, die CarPre-Trajektorienplanung, basierend auf der Monte-Carlo Baumsuche vorgestellt. Durch Verwendung der vorher extrahierten Lenkwinkeltransformation wird der Zustandsraum eines kinematischen Einspurmodells diskretisiert. Die wertediskreten Planungsaktionen, bestehend aus Beschleunigungen sowie Lenkwinkelgeschwindigkeiten, werden in einem Suchbaum zur Berechnung der zukünftigen Trajektorie eingesetzt. Zur Kollisionsüberprüfung sowie Fahrspurzuordnung wird hierbei auf die Referenzpunktüberlegungen zurückgegriffen. Das Konzept wird in einem Spurhaltemanöver sowie einer Annäherung an ein statisches Objekt simulativ verifiziert. Abschließend wird der Planungsalgorithmus im Rahmen des Projektes PRORETA 5 auf einem prototypischen Fahrzeug analysiert. Durch erste Tests wird ein angenehmer Fahrkomfort festgestellt, welcher auf die zukünftige Akzeptanz des echtzeitfähigen Algorithmus schließen lässt. In einer weiteren Untersuchung werden die praktischen Auswirkungen unterschiedlicher Abtastzeiten innerhalb des Planungsalgorithmus ausgewertet. Durch die Wahl höherer Abtastzeiten wird das exponentielle Wachstum des Planungsproblems verlangsamt. Dies ermöglicht z.B. eine Vergrößerung des Planungshorizonts, sodass vorausschauender geplant werden kann. Somit leistet diese Dissertation einen Beitrag für die Trajektorienplanung autonomer Fahrzeuge und ermöglicht einen Schritt weiter in die Richtung der Vision des autonomen Fahrens; einen Schritt weiter in die Richtung der Mobilität der Zukunft

Aeronautical engineering: A continuing bibliography with indexes (supplement 301)

This bibliography lists 1291 reports, articles, and other documents introduced into the NASA scientific and technical information system in Feb. 1994. Subject coverage includes: design, construction and testing of aircraft and aircraft engines; aircraft components, equipment, and systems; ground support systems; and theoretical and applied aspects of aerodynamics and general fluid dynamics

ATHENA Research Book, Volume 2

ATHENA European University is an association of nine higher education institutions with the mission of promoting excellence in research and innovation by enabling international cooperation. The acronym ATHENA stands for Association of Advanced Technologies in Higher Education. Partner institutions are from France, Germany, Greece, Italy, Lithuania, Portugal and Slovenia: University of Orléans, University of Siegen, Hellenic Mediterranean University, Niccolò Cusano University, Vilnius Gediminas Technical University, Polytechnic Institute of Porto and University of Maribor. In 2022, two institutions joined the alliance: the Maria Curie-Skłodowska University from Poland and the University of Vigo from Spain. Also in 2022, an institution from Austria joined the alliance as an associate member: Carinthia University of Applied Sciences. This research book presents a selection of the research activities of ATHENA University's partners. It contains an overview of the research activities of individual members, a selection of the most important bibliographic works of members, peer-reviewed student theses, a descriptive list of ATHENA lectures and reports from individual working sections of the ATHENA project. The ATHENA Research Book provides a platform that encourages collaborative and interdisciplinary research projects by advanced and early career researchers