Evitação de Obstáculos em Tempo Real com Controle Preditivo Não Linear de Veículos Autônomos

Um controle preditivo não linear (NMPC) para rastreamento de trajetória com a evitação de obstáculos de veículos rodoviários autônomos viajando a velocidades realistas é apresentado neste artigo, com foco no desempenho desses controladores em relação ao horizonte de previsão do NMPC. Dois métodos diferentes de evitação de obstáculos são comparados e, em seguida, o NMPC é testado em vários cenários de rastreamento simulados, mas realistas, envolvendo obstáculos estáticos em vias restritas. Para simplificar a dinâmica do veículo, um modelo de bicicleta é utilizado para a previsão dos estados futuros do veículo no quadro do NMPC. No entanto, um modelo de veículo CarSim não linear de alta fidelidade é usado para avaliar o desempenho do veículo e testar os controladores nos resultados da simulação. O tempo de CPU também é analisado para avaliar esses esquemas para aplicações em tempo real. Os resultados mostram que o controlador NMPC fornece desempenho de rastreamento online satisfatório em um cenário realista a velocidades normais de estrada, enquanto ainda satisfaz as restrições de tempo real. Além disso, é mostrado que horizontes de previsão mais longos permitem melhores respostas dos controladores, o que reduz as desvios ao evitar os obstáculos, em comparação com horizontes mais curtos.