Real-time Mixed-Integer Quadratic Programming for Driving Behavior-Inspired Speed Bump Optimal Trajectory Planning
作者: Van Nam Dinh, Van Vy Phan, Thai Son Dang, Van Du Phan, The Anh Mai, Van Chuong Le, Sy Phuong Ho, Dinh Tu Duong, Hung Cuong Ta
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-10
期刊: The International Conference on Artificial Intelligence and Computational Intelligence, 2025
💡 一句话要点
提出基于MIQP的实时轨迹规划方法，解决自动驾驶车辆通过减速带时的舒适性问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 自动驾驶 轨迹规划 混合整数二次规划 模型预测控制 减速带 乘客舒适度 实时控制 城市环境
📋 核心要点
- 现有自动驾驶车辆在通过减速带时，难以兼顾乘客舒适性和实时性，需要更高效的轨迹规划方法。
- 论文提出基于MIQP的MPC框架，模拟人类驾驶行为，优化车辆通过减速带的轨迹，提升乘客舒适度。
- 仿真结果表明，该方法能够在保证实时性的前提下，平稳通过减速带，提升乘客舒适度，适用于城市环境。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种用于自动驾驶车辆轨迹规划的新方法，旨在解决在统一的混合整数二次规划（MIQP）框架内通过减速带的复杂挑战。通过利用模型预测控制（MPC），我们开发了优化减速带通过和整体乘客舒适度的轨迹。这项工作的一个关键贡献是构建了模仿人类驾驶行为的减速带处理约束，并将这些约束与更广泛的道路导航要求无缝集成。通过在各种城市驾驶环境中进行的大量仿真，我们证明了该方法的有效性，突出了其在保持适合实时部署的计算效率的同时，确保在减速带上平稳速度过渡的能力。该方法能够处理静态道路特征和动态约束，并结合专家人类驾驶经验，代表了城市轨迹规划的重大进步。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自动驾驶车辆在城市环境中通过减速带时的轨迹规划问题。现有方法通常难以在保证乘客舒适性、车辆安全性和实时计算效率之间取得平衡。尤其是在处理减速带这种特殊路况时，如何模拟人类驾驶员的平稳过渡行为是一个挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用混合整数二次规划（MIQP）和模型预测控制（MPC）相结合的方法，构建一个能够同时优化车辆轨迹和乘客舒适度的框架。通过引入模仿人类驾驶行为的约束条件，使车辆在通过减速带时能够实现平稳的速度过渡。
技术框架：整体框架基于MPC，包括以下主要模块：1) 状态估计模块：估计车辆当前的状态信息，如位置、速度等。2) 轨迹优化模块：利用MIQP求解器，在满足车辆动力学约束、道路约束和减速带处理约束的条件下，优化车辆的轨迹。3) 控制执行模块：将优化后的轨迹转化为车辆的控制指令，如油门、刹车和转向。4) 约束条件模块：定义了车辆的动力学约束、道路边界约束以及模仿人类驾驶行为的减速带处理约束。
关键创新：最重要的技术创新点在于减速带处理约束的构建。该约束通过数学模型模拟了人类驾驶员在接近减速带时减速、通过减速带时保持平稳、离开减速带后加速的行为模式。这种约束的引入使得车辆的轨迹更加自然和平滑，从而提高了乘客的舒适度。
关键设计：关键设计包括：1) 目标函数的设计，综合考虑了轨迹的平滑性、车辆的能耗和乘客的舒适度。2) MIQP问题的构建，需要合理选择决策变量和约束条件，以保证问题的可解性和计算效率。3) 减速带处理约束的具体形式，需要通过实验和数据分析来确定合适的参数，以保证其能够准确地模拟人类驾驶行为。
📊 实验亮点
论文通过在不同城市驾驶环境中进行的大量仿真实验，验证了所提出方法的有效性。实验结果表明，该方法能够在保证实时性的前提下，实现平稳的减速带通过，显著降低车辆的颠簸程度，提升乘客的舒适度。具体性能数据未知，但强调了其计算效率足以支持实时部署。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动驾驶出租车、自动驾驶物流车等需要在城市复杂道路环境中行驶的车辆。通过优化车辆通过减速带的轨迹，可以显著提升乘客的乘坐舒适性，降低车辆的磨损，提高运营效率。此外，该方法还可以扩展到其他特殊路况的处理，如坑洼路面、施工区域等，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
This paper proposes a novel methodology for trajectory planning in autonomous vehicles (AVs), addressing the complex challenge of negotiating speed bumps within a unified Mixed-Integer Quadratic Programming (MIQP) framework. By leveraging Model Predictive Control (MPC), we develop trajectories that optimize both the traversal of speed bumps and overall passenger comfort. A key contribution of this work is the formulation of speed bump handling constraints that closely emulate human driving behavior, seamlessly integrating these with broader road navigation requirements. Through extensive simulations in varied urban driving environments, we demonstrate the efficacy of our approach, highlighting its ability to ensure smooth speed transitions over speed bumps while maintaining computational efficiency suitable for real-time deployment. The method's capability to handle both static road features and dynamic constraints, alongside expert human driving, represents a significant step forward in trajectory planning for urban