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2022 | OriginalPaper | Buchkapitel

A Path Planning and Tracking Framework Based on Model Predictive Control for Autonomous Vehicle Obstacle Avoidance

verfasst von : Lu Xiong, Zhiqiang Fu, Dequan Zeng, Zixuan Qian, Bo Leng

Erschienen in: Advances in Dynamics of Vehicles on Roads and Tracks II

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

A path planning and tracking framework based on model predictive control to avoid obstacles is proposed for autonomous vehicles. Firstly, a vehicle in road coordinate system is established to describe the relationship between the vehicle and the reference path. Secondly, to deal with multi obstacles, an efficient search-based method along the reference path is used to build collision-free driving corridors as state constraints. Then, a multi-constrained model predictive controller based on vehicle kinematic and dynamic model is employed to compute the optimal steering angle. Finally, the simulation results show that the proposed path planning and control framework approach are effective for various driving scenarios.

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Literatur
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Elmi, Z., Efe, M.Ö.: Path planning using model predictive controller based on potential field for autonomous vehicles. In: IECON 2018–44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, pp. 2613–2618 (2018)
Metadaten
Titel
A Path Planning and Tracking Framework Based on Model Predictive Control for Autonomous Vehicle Obstacle Avoidance
verfasst von
Lu Xiong
Zhiqiang Fu
Dequan Zeng
Zixuan Qian
Bo Leng
Copyright-Jahr
2022
Buch
Advances in Dynamics of Vehicles on Roads and Tracks II

Print ISBN: 978-3-031-07304-5

Electronic ISBN: 978-3-031-07305-2

Copyright-Jahr: 2022

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-07305-2_105

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