Trajektorienplanung und Fahrzeugführung für hochautomatisiertes Fahren auf der Autobahn

Der nächste große Schritt des automatisierten Fahrens ist die vollständige Ersetzung des menschlichen Fahrers durch ein Assistenzsystem. Die zu entwickelnden Systeme müssen demzufolge u. a. in der Lage sein, ihre zukünftige Handlung zu planen und diese zielgerichtet umzusetzen. Hierfür bietet es sich an, das System in zwei Komponenten zu unterteilen: die Trajektorienplanung und die Fahrzeugführung. Die Aufgabe der Trajektorienplanung ist es, einen sicheren Pfad in Abhängigkeit der Zeit, die Trajektorie, zu planen. Die Fahrzeugführung wiederum übernimmt sowohl die Längs- als auch die Querführung des Fahrzeugs und gewährleistet ein sicheres Folgender Trajektorie. In dieser Arbeit werden für beide Komponenten Lösungskonzepte entwickelt und prototypisch in einem Versuchsfahrzeug umgesetzt. Die Betrachtungen beschränken sich dabei auf den Anwendungsfall einer Autobahnfahrt inklusive Auf- und Abfahrmanöver.

Um eine vorausschauende Planung zu ermöglichen, besteht die geplante Trajektorie aus bis zu drei Segmenten. Diese können z. B. bei einem Fahrstreifenwechsel dazu genutzt werden, um im ersten Segment die Lücke gezielt anzufahren, im zweiten Segment den eigentlichen Fahrstreifenwechsel durchzuführen und im letzten Segment die Weiterfahrt zu planen. Innerhalb eines Segments besteht die Trajektorie aus je einem Polynom in Längs- und einem Polynom in Querrichtung. Die Trajektorie ergibt sich als Lösung eines Optimierungsproblems. Um das Optimum zu bestimmen, wird der Lösungsraum diskretisiert, wodurch sich eine diskrete Menge an Lösungstrajektorien ergibt. Aus dieser Menge wird die beste Lösungstrajektorie anhand einer Kostenfunktion ausgewählt. Ergänzt wird das Konzept der Trajektorienplanung durch ein Konzept zum Fahrstreifenwechselabbruch. Dieses entscheidet in kritischen Situationen, ob es sicherer ist, einen Fahrstreifenwechsel abzubrechen oder fortzuführen.

Im Rahmen der Fahrzeugführung wurden zwei Konzepte untersucht. Das erste Konzept, die Exakte Eingangs-Ausgangs-Linearisierung, basiert auf einer nichtlinearen Rückführung, die die Nichtlinearitäten des Systems kompensiert und die Ausgänge voneinander entkoppelt. Dadurch ist es möglich, für jeden Ausgang einen linearen Folgeregler zu entwerfen. Für das zweite Konzept wird das System zunächst entlang der Trajektorie linearisiert, wodurch sich ein zeitvariantes lineares Modell ergibt. Für dieses wird ein zeitvarianter Riccati-Regler entworfen und durch eine inversionsbasierte Vorsteuerung ergänzt.

The next major step in automated driving is the complete replacement of the human driver with an assistance system. The systems to be developed must therefore be able to plan their future actions and implement them in a targeted manner. For this purpose, it is advisable to divide the system into two components: trajectory planning and vehicle guidance. The task of trajectory planning is to plan a safe path in relation to time, the trajectory. The vehicle guidance in turn takes over both the longitudinal and lateral guidance of the vehicle and ensures that the trajectory is followed safely. In this thesis solution concepts for both components are developed and prototypically implemented in a test vehicle. The considerations are limited to the use case of a motorway drive including entering and exiting the motorway.

In order to enable anticipatory planning, the planned trajectory consists of up to three segments. These can be used, e. g. during a lane change, to approach the gap in the first segment, to carry out the actual lane change in the second segment and to plan the continuation of the journey in the last segment. Within a segment, the trajectory consists of one polynomial each in the longitudinal and lateral direction. The trajectory is the solution to an optimization problem. To determine the optimum, the solution space is discretized, resulting in a discrete set of solution trajectories. From this set, the best solution trajectory is selected using a cost function. The concept of trajectory planning is complemented by a concept for a lane change abort. This concept decides in critical situations whether it is safer to abort or continue a lane change.

Two concepts were examined in the context of vehicle guidance. The first concept, Exact Linearization via Feedback, is based on a nonlinear feedback that compensates for the nonlinearities of the system and decouples the outputs from each other. This makes it possible to design a linear guidance controller for each output. For the second concept, the system is first linearized along the trajectory, resulting in a time-variant linear model. For this, a time-variant Riccati controller is designed and supplemented by an inversion-based feedforward control.