計画と制御

ビークルコストマップ、最適な RRT* パスプランニング、横方向コントローラーと縦方向コントローラー

Automated Driving Toolbox™ は、パスプランニングと車両制御をサポートする複数の機能を備えています。

運転パスを計画するために、ビークルコストマップおよび最適な RRT* (Rapidly Exploring Random Tree) モーションプランニングアルゴリズムを使用できます。パスの有効性の検査、パスの平滑化、パスに沿った速度プロファイルの生成を行うこともできます。
車両制御システムを設計するために、自律型車両が計画された軌跡を追従できるようにする横方向コントローラーと縦方向コントローラーを使用できます。

関数

ビークルコストマップ

`vehicleCostmap`	Costmap representing planning space around vehicle
`vehicleDimensions`	車両の寸法の保存
`checkFree`	Check vehicle costmap for collision-free poses or points
`checkOccupied`	Check vehicle costmap for occupied poses or points
`getCosts`	Get cost value of cells in vehicle costmap
`setCosts`	Set cost value of cells in vehicle costmap
`inflationCollisionChecker`	Collision-checking configuration for costmap based on inflation

パスプランニング

`pathPlannerRRT`	RRT* パスプランナーを構成
`plan`	RRT* パスプランナーを使用して車両パスを計画
`checkPathValidity`	Check validity of planned vehicle path
`driving.Path`	計画された車両パス
`interpolate`	計画された車両パスに沿った姿勢の内挿
`smoothPathSpline`	3 次スプライン内挿を使用した滑らかな車両パス

車両制御

lateralControllerStanley Stanley の手法を使用した、パス追従のためのステアリング角度コマンドの計算

ブロック

Path Smoother Spline	Smooth vehicle path using cubic spline interpolation
Velocity Profiler	Generate velocity profile of vehicle path given kinematic constraints
Lateral Controller Stanley	Stanley の手法を使用した、パス追従のための車両のステアリング角度の制御
Longitudinal Controller Stanley	Stanley の手法を使用した、車両の縦方向速度の制御

トピック

横方向制御のチュートリアル
計画されたパスを追従する車両のステアリング角度を制御し、車線変更を実行します。
Code Generation for Path Planning and Vehicle Control
Generate C++ code for a path planning and vehicle control algorithm, and verify the code using software-in-the-loop simulation.

注目の例

単眼カメラとセマンティックセグメンテーションを使用した占有グリッドの作成

セマンティックセグメンテーションと深層学習を使用して自由空間を推定し、占有グリッドを作成する

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Traffic Light Negotiation

Design and test decision logic for negotiating a traffic light at an intersection.

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Highway Lane Change Planner and Controller

Design and test the planner and controller components of a lane change maneuver system designed for highway driving.

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Generate Code for Highway Lane Change Planner

Generate code for a highway lane change planner and validate the functional equivalence with simulation.

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Automate Testing for Highway Lane Change

Automate the testing of the components and generated code for highway lane change application.

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Highway Trajectory Planning Using Frenet Reference Path

Plan a local trajectory in a highway driving scenario by using a reference path in Frenet coordinates and a dynamic list of obstacles.

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Object Tracking and Motion Planning Using Frenet Reference Path

Dynamically replan the motion of an autonomous vehicle based on the estimate of the surrounding environment. You use a Frenet reference path and a joint probabilistic data association (JPDA) tracker to estimate and predict the motion of other vehicles on the highway. Compared to the Highway Trajectory Planning Using Frenet Reference Path (Navigation Toolbox) example, you use these estimated trajectories from the multi-object tracker in this example instead of ground truth for motion planning.

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Motion Planning in Urban Environments Using Dynamic Occupancy Grid Map

Perform dynamic replanning in an urban driving scene by using a grid-based tracker.

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Generate Code for Highway Lane Following Controller

Generate code for the lane following decision logic and controller, and validate the functional equivalence by using software-in-the-loop (SIL) simulation.