基于自适应矩形膨胀的非结构化环境局部轨迹规划

《Applied Sciences》：Safe and Efficient Trajectory Planning for Unmanned Ground Platforms in Complex Unstructured Environments

　　不规则、密集且急剧变化的障碍物分布使得非结构化环境中的局部轨迹规划变得复杂，因为在有限的计算资源下施加了严格的安全性约束。我们提出了一种自适应矩形膨胀方法，该方法减少了固定步长安全走廊构建所需的迭代次数。通过平滑的引导路径定义走廊几何形状，并用外接圆保守地近似车辆足迹。符号距离场可快速估计每个矩形边界与附近障碍物之间的净空距离。估计的净空距离同时决定了膨胀步长和四个扩展方向的优先级。在由此生成的凸走廊内，我们基于微分平坦参数化和分段七次多项式构建了最小加加速度轨迹。二次规划器在满足连续性、走廊包含约束和导数边界条件下生成本地轨迹。优化后，贝塞尔凸包检验为连续走廊包含提供了充分条件。在两个场景中，自适应膨胀分别将走廊构建时间减少了84.55%和87.21%，迭代次数分别减少了90.31%和89.36%。与模型预测控制（MPC）和最小加速度在两个场景中的对比表明，在大部分运动过程中最小加加速度的抖动变化更小。该方法在所评估的静态栅格环境中提高了走廊构建效率，同时生成了位置、速度和加速度剖面平滑的局部参考轨迹。