Planeamento dinâmico de trajetórias locais para o ATLASCAR2 em ambientes com múltiplos veículos

Abstract

Um dos maiores desafios no desenvolvimento da condução autónoma corresponde ao planeamento da trajetória a percorrer, sendo necessário a recolha de dados provenientes de sensores instalados no veículo, obtendo informação sobre os obstáculos na vizinhança. Deste modo, esta dissertação tem com objetivo a adaptação do planeador do ATLASCAR2 proveniente de trabalhos realizados em anos anteriores, de modo a que este algoritmo seja capaz de responder a situações comuns durante uma viagem, como por exemplo a ultrapassagem ou o cruzamento entre veículos. Para tal foi necessário reformular o ambiente de simulação existente de modo a permitir a utilização de múltiplos veículos no simulador Gazebo tendo cada um o seu próprio planeador de trajetórias, tendo sido aperfeiçoado a interação entre o programador e a simulação, possibilitando a realização de múltiplos testes sem a necessidade de alterações profundas ao algoritmo. Foram também realizadas alterações ao planeador de trajetórias geral com foco na condução pela via da direita e na utilização de um ponto atrator dinâmico capaz de alterar o comportamento do veículo consoante a manobra a realizar. Desta forma foi possível a parametrização de manobras-tipo especificando o comportamento que o veículo autónomo deve desempenhar em cada situação, dando destaque à parametrização da ultrapassagem. O desenvolvimento desta dissertação utilizou o Robot Operating System (ROS) com o auxilio do simulador Gazebo para avaliar o desempenho do planeador de trajetórias desenvolvido.

One of the greatest challenges in the development of autonomous driving corresponds to the planning of the trajectory to be executed, requiring the collection of data acquired by sensors installed in the vehicle, therefore obtaining information about the obstacles in its periphery. With this in mind, this dissertation aims at adapting the trajectory planner of the ATLASCAR2 developed in previous projects, so that this algorithm is able to respond to common situations during a trip, such as overtaking or an intersection between vehicles. In order to do so, it was necessary to reformulate the existing simulation environment in order to allow the use of multiple vehicles in the Gazebo simulator, each having its own trajectory planner, improving the interaction between the programmer and the simulation, allowing multiple tests without the need for profound alterations to the algorithm. Changes were also made to the general trajectory planner focusing on the right lane driving and the use of a dynamic attractor point capable of altering the vehicle’s behavior depending on the maneuver to be performed. In this way it was possible to parameterize different maneuvers specifying the behavior that the autonomous vehicle should perform in each situation, with emphasis in the parametrization of the overtaking maneuver. The development of this dissertation used the Robot Operating System (ROS) with the aid of the Gazebo simulator to evaluate the performance of the developed trajectory planner.