基于最优控制的路径规划算法

一、算法基本步骤

1.根据传感器及道路边界，生成可行驶区域ROI

2. Hybird A* + RS曲线规划出一条粗糙的轨迹, 求出一个没有碰撞的参考解. 这条粗糙的轨迹可能会存在曲率突变, 这是不满足车辆的运动学要求的.

3. IAPS或者OBCA算法对轨迹进行进一步的平滑以满足车辆控制的需求. 图示中, 红色虚线是粗糙轨迹, 绿色虚线是平滑后的轨迹

2.OBCA算法 

 作用：对于原始路径存在的折线、不符合车辆运动学的问题，需要进一步平滑处理。来满足控制和乘坐舒适性的要求。

OBCA算法基于模型预测控制（MPC）建立模型，并用优化算法进行求解。它有如下几点优势： 

• 可以加入障碍物约束. 这一点和RS曲线的解析求解不同, RS虽然可以求出最优的解析解, 但是没有办法考虑障碍物的碰撞的约束.
• 可以产生满足车辆运动学约束(曲率连续变化)的轨迹.
• 可以实现横纵向的联合规划(同时考虑速度对路径的影响)

2.1.MPC预测模型

 下图展示了模型预测控制