Geri Dön

Optimal control problems for safe and efficient lane changes of self-driving vehicles

Otonom araçların emniyetli ve verimli şerit değişikliklerine yönelik optimal kontrol problemleri

  1. Tez No: 495968
  2. Yazar: ARDM HASEEB MOHAMMED ALI KAHIYA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KLAUS WERNER SCHMIDT
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çankaya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 169

Özet

Akıllı Ulaşım Sistemleri (ITS) yeni iletişim ve kontrol teknoloji gelişmelerini kullanarak trafik akışı ve güvenliğini artırmak, toplam seyahat süresini ve trafik tıkanıklığını azaltmayı amaçlamaktadır. Özellikle kendi kendine giden araçlar yakın gelecekte kayda değer bir etki göstermesi beklenen ITS'nin önemli bir uygulamasıdır. Kendi kendine giden araçları uygularken şerit değişimlerini fark etmek gerekli bir görevdir. Buna göre, bu tez şerit değişimleri sırasında boylamsal ve lateral manevraların hesaplanmasına odaklanmaktadır. Tez ilk olarak normal sürüş koşullarını temsil etmeye uygun boylamsal ve lateral araç dinamikleri için birkaç model belirlemektedir. Ek olarak boylamsal ve lateral hareketi ayrıştıran yeni bir yöntem sunulmaktadır. Araç modellerine bağlı olarak, şerit değiştirme manevraları için optimal bir kontrol problemi formüle edilip bu optimal kontrol problemlerinin çözümü için iki yöntem geliştirilmektedir. İlk yöntem doğrudan düzenleme yöntemidir. Belirli sayıda düzenleme noktası kullanan optimal kontrol problemi standart lineer-olmayan programlama çözücüler ile çözülebilen lineer-olmayan bir programlama problemine dönüştürülmektedir. İkinci yöntem ise gradyan tabanlıdır. Sistem modelinin birinci derece tahminini kullanan bir gradyan tabanlı araştırma, optimal kontrol çözümünün tahminini elde etmektedir. Tez çalışması sırasında optimal kontrol çözümlerinin gerçek zamanlı olarak belirlenemeyeceği gözlemlenmiştir. Bu probleme hitap edebilmek için bu tez analitik olarak parametre ile ifade edilebilen ve gerçek zamanlı olarak hesaplanabilen eğriler ile optimal kontrol gezingelerin tahminini çalışmaktadır. Bu amaçla, klotoid eğrilerine dayalı çift-başlangıç yolları ve bunların çift başlangıç kavis kaması ile analitik tahmini uygun bulunmuştur. Tez, bu eğrileri kullanarak şerit değişimi gezingelerinin hızlı hesaplaması için hesaplama yöntemleri önermiştir. Gelişmiş sonuçların bir uygulaması olarak, bu tez sıkı cihaz takibi için yakın zamanlı kooperatif adaptif seyir sistemleri (CACC) teknolojisini değerlendirmektedir. Mevcut CACC tasarımları düzgün yolları ele aldığından yalnızca boylamsal araç dinamiklerini değerlendirmektedir. Tez CACC vakasının eğimli yollardaki mevcut sonuçlarına da değinmektedir.

Özet (Çeviri)

Intelligent Transportation Systems (ITS) aim at increasing the traffic throughput and safety, reducing the total travel time and traffic congestion using novel achievements of communication and control technologies. In particular, the development of self-driving vehicles is an important application of ITS that is expected to show a considerable impact in the near future. When implementing self-driving vehicles, the realization of lane changes is a necessary task. Accordingly, this thesis focuses on the computation of longitudinal and lateral maneuvers during lane changes. The thesis first determines several models for the longitudinal and lateral vehicle dynamics that are deemed suitable for representing normal driving situations. In addition, a novel method for decoupling the longitudinal and lateral motion is proposed. Based on the vehicle models, an optimal control problem for lane change maneuvers is formulated and two methods for the solution of this optimal control problems are developed. The first method is a direct collocation method. Using a given number of collocation points, the optimal control problem is converted to a nonlinear programming problem that can be solved by standard nonlinear programming solvers. The second method is gradient-based. Using a first-order approximation of the system model, a gradient-based search achieves an approximation of the optimal control solution. It is observed during the thesis study that the optimal control solutions cannot be determined in real-time. In order to address this problem, the thesis further studies the approximation of the optimal control trajectories by curves that can be parametrized analytically and that can be computed in real-time. To this end, bi-elementary paths that are based on clothoid curves and their analytical approximation by bi-elementary arc-splines are found suitable. The thesis proposed computational methods for the fast computation of lane change trajectories using these curves. As an application of the developed results, the thesis considers the recent technology of cooperative adaptive cruise control (CACC) for tight vehicle following. Existing CACC designs assume straight roads and hence only consider the longitudinal vehicle dynamics. The thesis extends the existing results to the case of CACC on curved roads.

Benzer Tezler

  1. Trajectory generation for open/close gap maneuvers in vehicle strings

    Araç dizilerinde boşluk açma/kapama manevraları için gezinge üretimi

    ERKAM ÇANKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇankaya Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KLAUS WERNER SCHMIDT

  2. Automated lane change decision making for autonomous vehicles using machine learning techniques

    Makine öğrenmesi teknikleri ile otonom araçlarda şerit değişimine karar verme

    MEHDI NASIRI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. GÜLAY ÖKE GÜNEL

  3. Applications of deep reinforcement learning for advanced driving assistance systems

    İleri sürüş destek sistemleri için derin pekiştirmeli öğrenme uygulamaları

    MUHARREM UĞUR YAVAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR

  4. Design and implementation of a torque-based predictive steering assistance for human-centered and safe automated driving

    İnsan-merkezli ve güvenli otomatik sürüş için tork tabanlı öngörümlü direksiyon yardımcı sisteminin tasarımı ve gerçeklenmesi

    ZİYA ERCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. METİN GÖKAŞAN

  5. Evaluation of model-based predictive control methods in high-speed automated ground vehicle path following

    Yüksek hızlı bir otonom kara taşıtının yörünge takibinde model bazlı öngörülü kontrol yöntemlerinin değerlendirilmesi

    VOLKAN BEKİR YANGIN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGEN AKALIN