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自动驾驶运动规划-Reeds Shepp曲线

2021-07-28 20:00:45 作者：互联网

自动驾驶运动规划-Reeds Shepp曲线

相比于Dubins Car只允许车辆向前运动，Reeds Shepp Car既允许车辆向前运动，也允许车辆向后运动。

Reeds Shepp Car运动规划

1、车辆模型

车辆运动模型仍然采用Simple Car Model，但增加对车辆运动方向的描述，运动方程如下：

$\dot{x} = u_1 cos{\theta}$

$\dot{y} = u_1 sin{\theta}$

$\dot{\theta} = u_1 u_2$

其中， $u_1 \in \{-1, 1\}$ ， $u_2 \in [-tan \phi_{max}, tan \phi_{max}]$ 。当 $u_1 = 1$ 时，表示车辆向前运动； $u_1=-1$ 时，表示车辆向后运动。

2、Reeds-Shepp Car

J Reeds和L Shepp证明Reeds Shepp Car从起点 $q_I$ 到终点 $q_G$ 的最短路径一定是下面的word的其中之一。word中的"|"表示车辆运动朝向由正向转为反向或者由反向转为正向。

图片来源：Planning Algorithm，http://planning.cs.uiuc.edu/node822.html

每个word都由 $L^{+}$ ， $L^{-}$ ， $R^{+}$ ， $R^{-}$ ， $S^{+}$ ， $S^{-}$ 这六种primitives组成，其中 $L^{+}$ 表示车辆左转前进； $L^{-}$ 表示车辆左转后退； $R^{+}$ 表示车辆右转前进； $R^{-}$ 表示车辆右转后退； $S^{+}$ 表示车辆直行前进； $S^{-}$ 表示车辆直行后退。

Reeds and Shepp曲线的word所有组合不超过48种，所有的组合一一枚举如下：

图片来源：Planning Algorithm，http://planning.cs.uiuc.edu/node822.html

3、计算优化

3.1 位置姿态统一化

车辆的起点和终点的位置姿态是难以穷举的，所以一般在计算之前，会将车辆的姿态归一化：

起始姿态： $q_I = (0, 0, 0)$ ；

目标姿态： $q_G=(x, y, \phi)$ ；其中， $\phi=\theta_2 - \theta_1$

车辆的转弯半径： r = 1;

假设车辆的初始姿态为 $q_I = (x_1, y_1, \theta_1)$ ，目标姿态 $q_G=(x_2, y_2, \theta_2)$ ，车辆的转向半径为r = $\rho$ ，如何实现姿态的归一化呢，实际上归一化的过程就是向量的平移和旋转过程。

首先将向量 $\vec{q_I q_G}$ 平移到坐标原点(0,0)。平移 $q_I$ 到O(0, 0)，平移向量为 $(-x_1, -y_1)$ ；对 $q_G$ 应用同样的平移向量: $q_G = [x_2 - x_1, y_2 - y_1]$ ，最后得到平移后的向量：

$\vec{q_I q_G} = \begin{bmatrix} x_2 - x_1 \\ y_2 - y_1 \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} d_x \\ d_y \\ \end{bmatrix} \\$

应用旋转矩阵，将车辆的起点朝向转到x轴正向：

$\begin{bmatrix} cos \theta_1 & sin \theta_1 \\ -sin \theta_1 & cos \theta_1 \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} d_x \\ d_y \\ \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} d_x cos \theta_1 + d_y sin \theta_1 \\ -d_x sin \theta_1 + d_y cos \theta_1 \\ \end{bmatrix} \\$

旋转之后，目标位置朝向更新为 $\phi = \theta_2 - \theta_1$ 。

将车辆转向半径缩放到1，于是最终得到车辆运动的起始姿态：

$I = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \end{bmatrix} \\$

目标姿态：

$G= \begin{bmatrix} x \\ y \\ \phi \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} (d_x cos \theta_1 + d_y sin \theta_1) / \rho \\ (-d_x sin \theta_1 + d_y cos \theta_1 ] / \rho \\ \theta2 - \theta_1 \end{bmatrix} \\$

代码如下:

double x1 = s1->getX(), y1 = s1->getY(), th1 = s1->getYaw();
double x2 = s2->getX(), y2 = s2->getY(), th2 = s2->getYaw();
double dx = x2 - x1, dy = y2 - y1, c = cos(th1), s = sin(th1);
double x = c * dx + s * dy, y = -s * dx + c * dy, phi = th2 - th1;

return ::reedsShepp(x / rho_, y / rho_, phi)

3.2 利用对称关系降低求解复杂度

Reeds Shepp曲线有48种组合，编程时一一编码计算比较麻烦，因此可以利用其对称性降低求解工作量。

以转向不同的CSC类型为例，它包含4种曲线类型： $L^{+}S^{+}R^{+}$ 、 $L^{-}S^{-}R^{-}$ 、 $R^{+}S^{+}L^{+}$ 、 $R^{-}S^{-}R^{-}$ ，我们只需要编码推导得到 $L^{+}S^{+}R^{+}$ 的计算过程，其它几种直接可以通过对称性关系得到车辆运动路径。

给定车辆起始姿态 $q_I=(160, 160, 0)$ ，目标姿态 $q_G=(190, 180, 30)$ ，可以得到 $L^{+}S^{+}R^{+}$ 的运动路径如下：

{ Steering: left        Gear: forward    distance: 0.63 }
{ Steering: straight    Gear: forward    distance: 4.02 }
{ Steering: right        Gear: forward    distance: 0.11 }

对应的效果如下：

L^{+}S^{+}R^{+}

下面看看利用对称性求解其它几种路径的方法。

3.2.1 timefilp对称性

假设我们推导出从起始姿态 $q_I(x_1,y_1, \theta_1)$ 达到目标姿态 $(x_2, y_2, \theta_2)$ 的路径计算方法：

path = calc_path( $x_1$ , $y_1$ , $\theta_1$ , $x_2$ , $y_2$ , $\theta_2$ )

利用对称性，将目标Pose修改为 $(-x_2, y_2, -\theta_2)$ ，代入同样的Path计算函数：

path = calc_path( $x_1$ , $y_1$ , $\theta_1$ , - $x_2$ , $y_2$ , - $\theta_2$ )

就得到从 $(x_1, y_1, \theta_1)$ 到 $(x_2, y_2, \theta_2)$ 的 $L^{-}S^{-}R^{-}$ 类型的运动路径。

计算出的 $L^{-}S^{-}R^{-}$ 的车辆运动路径如下：

{ Steering: left        Gear: backward    distance: -2.85 }
{ Steering: straight    Gear: backward    distance: 4.02 }
{ Steering: right        Gear: backward    distance: -2.32 }

下面是车辆的运动效果，一路倒车进入另一个车位。

3.2.2 reflect对称性

将目标姿态修改为 $(x_2, -y_2, -\theta_2)$ ，代入同样的Path计算函数：

path = calc_path( $x_1$ , $y_1$ , $\theta_1$ , $x_2$ , - $y_2$ , - $\theta_2$ )

就得到从 $(x_1, y_1, \theta_1)$ 到 $(x_2, y_2, \theta_2)$ 的 $R^{+}S^{+}L^{+}$ 类型的运动路径。

计算出的 $R^{+}S^{+}L^{+}$ 的车辆运动路径如下：

{ Steering: right        Gear: forward    distance: -0.56 }
{ Steering: straight    Gear: forward    distance: 5.28 }
{ Steering: left        Gear: forward    distance: -0.03 }

下面是车辆先右转、再直行、再左转从一个车位进入另一个车位的运动效果。

R^{+}S^{+}L^{+}类型曲线

3.2.3 timeflip + reflect

结合timeflip对称性和reflect对称性，将目标姿态修改为 $(-x_2, -y_2, \theta_2)$ ，代入同样的Path计算函数：

path = calc_path( $x_1$ , $y_1$ , $\theta_1$ , - $x_2$ , - $y_2$ , $\theta_2$ )

就得到从 $(x_1, y_1, \theta_1)$ 到 $(x_2, y_2, \theta_2)$ 的 $R^{-}S^{-}L^{-}$ 类型的运动路径。

计算出的 $R^{-}S^{-}L^{-}$ 的车辆运动路径如下：

{ Steering: right    Gear: backward    distance: -1.86 }
{ Steering: straight    Gear: backward    distance: 5.28 }
{ Steering: left    Gear: backward    distance: -2.38 }

下面是车辆先右转、再直行、再左转，全程倒车从一个车位进入另一个车位的运动效果。

R^{-}S^{-}L^{-}类型曲线

通过对称性，48种不同的Reeds Shepp曲线通过不超过12个函数就可以得到全部运动路径。

参考链接

1、Optimal paths for a car that goes both forwards and backwards, J Reeds, L Shepp - Pacific journal of mathematics, 1990

2、OMPL的Reeds Sheep实现代码。(https://ompl.kavrakilab.org/ReedsSheppStateSpace_8cpp_source.html)

3、Reeds Sheep的Python代码实现。(https://github.com/nathanlct/reeds-shepp-curves/blob/master/reeds_shepp.py)

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/122544884

标签：distance,Shepp,Gear,Reeds,曲线,车辆,Steering
来源： https://www.cnblogs.com/zhjblogs/p/15072283.html