Planning Universal On-Road Driving Strategies for Automated Vehicles

141 Pages·2018·4.129 MB·English

by  Steffen Heinrich

AutoUni – Schriftenreihe
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Planning Universal
On-Road Driving
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AutoUni – Schriftenreihe
Band 119
Reihe herausgegeben von / Edited by
Volkswagen Aktiengesellschaft
AutoUni
Die Volkswagen AutoUni bietet Wissenschaftlern und Promovierenden des Volks-
wagen Konzerns die Möglichkeit, ihre Forschungsergebnisse in Form von Mono-
graphien und Dissertationen im Rahmen der „AutoUni Schriftenreihe“ kostenfrei zu
veröffentlichen. Die AutoUni ist eine international tätige wissenschaftliche Einrich-
tung des Konzerns, die durch Forschung und Lehre aktuelles mobilitätsbezogenes
Wissen auf Hochschulniveau erzeugt und vermittelt.
Die neun Institute der AutoUni decken das Fachwissen der unterschiedlichen
Geschäftsbereiche ab, welches für den Erfolg des Volkswagen Konzerns unabding-
bar ist. Im Fokus steht dabei die Schaffung und Verankerung von neuem Wissen und
die Förderung des Wissensaustausches. Zusätzlich zu der fachlichen Weiterbildung
und Vertiefung von Kompetenzen der Konzernangehörigen, fördert und unterstützt
die AutoUni als Partner die Doktorandinnen und Doktoranden von Volkswagen
auf ihrem Weg zu einer erfolgreichen Promotion durch vielfältige Angebote – die
Veröffentlichung der Dissertationen ist eines davon. Über die Veröffentlichung in der
AutoUni Schriftenreihe werden die Resultate nicht nur für alle Konzernangehörigen,
sondern auch für die Öffentlichkeit zugänglich.
The Volkswagen AutoUni offers scientists and PhD students of the Volkswagen
Group the opportunity to publish their scientific results as monographs or
doctor’s theses within the “AutoUni Schriftenreihe” free of cost. The AutoUni is an
international scientific educational institution of the Volkswagen Group Academy,
which produces and disseminates current mobility-related knowledge through its
research and tailor-made further education courses. The AutoUni's nine institutes
cover the expertise of the different business units, which is indispensable for the
success of the Volkswagen Group. The focus lies on the creation, anchorage and
transfer of knew knowledge.
In addition to the professional expert training and the development of specialized
skills and knowledge of the Volkswagen Group members, the AutoUni supports and
accompanies the PhD students on their way to successful graduation through a
variety of offerings. The publication of the doctor’s theses is one of such offers. The
publication within the AutoUni Schriftenreihe makes the results accessible to all
Volkswagen Group members as well as to the public.
Reihe herausgegeben von / Edited by
Volkswagen Aktiengesellschaft
AutoUni
Brieffach 1231
D-38436 Wolfsburg
http://www.autouni.de
More information about this series at http://www.springer.com/series/15136
Steffen Heinrich
Planning Universal
On-Road Driving
Strategies for
Automated Vehicles
Steffen Heinrich
Wolfsburg, Germany
D issertation, Freie Universität Berlin, Department of Mathematics and Computer
Science, 2017
Any results, opinions and conclusions expressed in the AutoUni – Schriftenreihe are
solely those of the author(s).
AutoUni – Schriftenreihe
ISBN 978-3-658-21953-6 ISBN 978-3-658-21954-3 (eBook)
https://doi.org/ 10.1007/978-3-658-21954-3
Library of Congress Control Number: 2018940659
© Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, part of Springer Nature 2018
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Printed on acid-free paper
This Springer imprint is published by the registered company Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH
part of Springer Nature
The registered company address is: Abraham-Lincoln-Str. 46, 65189 Wiesbaden, Germany
Acknowledgements
FirstandforemostIwouldliketothankmyadviserProf. Dr. RaúlRojas. Iwant
to express my gratitude for giving me the opportunity, tools and trust to pursue
researchinthefieldofroboticsasayoungundergraduatestudent.Hissupportand
attitudetocontinuouslychallengethestateofthearthashelpmetosuccessfully
finishthisthesis.
IwasveryluckytospendmytimeasaPhDstudentattwouniqueplacesforauto-
matedvehicleresearch. Mysincerethanksalsogoestomysupervisorandadviser
atVolkswagenGroupResearch,Dr. ArneBartelsandDr. SimonGrossjohann,for
theirguidance,supportandthoughtfuladviceonautomatedvehicles. Ithankmy
mentor Dirk Langer and supervisor Jörg Schlinkheider at Volkswagen Electronic
ResearchLabinBelmont,California,aswellasmycolleaguesJakeAskeland,So-
mudroGuptaandJasonHardyforagreattimeofpioneeringautonomousdriving
technology.
IspecificallywanttothanktheresearchteamsatAutoNOMOSLabsinBerlinand
VolkswagenAutomotiveInnovationLab(VAIL)inStanfordfortheirsupportand
their valuable input as experts. In particular, I am grateful to Prof. Dr. Daniel
Göhring,DanielSeifertandTinoschGanjinehforbeingmyearlyadvisersandgreat
teamleads.
I thank Prof. Dr. Raúl Rojas, Dr. Arne Bartels, Jannes Stubbemann and André
Zoufahlforbeingco-authorsofmypublications.
IwanttothankmyfellowPhDstudentsRobert,Bennet,Tobias,Daniel,Davidand
Patrick for our countless round tables and reviews. I thank my students André,
Sebastian, Alex, Jorit, Christian, Jannes and Tobias for their excellent research. I
amgratefulforallfeedbackprovidedbyPatrick,Jens,Peter,Fritz,Tobias,Joritand
Christianduringthefinalstagesofthethesis.
MostimportanttothepursuitofmyPhDstudyhasbeentheconstantsupportof
myfamily. Iwouldliketothankmyparentsfortheirencouragementanduncon-
ditionalsupportaswellaslettingmetinkerwithtechnologyearlyon. Andmost
importantly,Ithankmywifeanddaughterfortheirpatience,loveandoptimism
duringthischallengingtime.
SteffenHeinrich
Table of contents
ListofFigures . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . IX
ListofTables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . XI
1 Introduction,motivationandstructureofthethesis . . . . . . . . . . . . 1
1.1 Motivationofthethesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Thesisresearchquestions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Thesiscontributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.4 Thesisoutline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2 Preliminaries . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1 Introductiontomotionplanning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2 Terminology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3 Taxonomyofplanningmethods. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.4 Motionplanningforautomatedcars . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.4.1 Diversityofdrivingenvironments . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.4.2 Planningassessmentcriteriaanddrivingmodes . . . . . . . . 15
2.5 Problemstatement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3 Relatedwork . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.1 Fromadvanceddriverassistancesystemstowardsautomatedcars . 21
3.1.1 Trajectoryplanning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.1.2 On-roadswervepathgeneration . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.1.3 Collisioncheckingandavoidance . . . . . . . . . . . . . . . . 26
3.2 Optimizationmethods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.3 Drivingmodeselection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.3.1 Multi-layeredsearchspacerepresentations . . . . . . . . . . . 31
3.3.2 Hierarchicaldrivingmodestatemachine . . . . . . . . . . . . 31
3.3.3 End-to-endmachinelearningapproaches . . . . . . . . . . . . 32
4 Aframeworkforuniversaldrivingstrategyplanning . . . . . . . . . . . 33
4.1 Planninginhighdimensionalstatespace . . . . . . . . . . . . . . . . 33
4.1.1 Identifyingkeycomponentsofsamplingbasedplanning . . . 35
4.1.2 PSPintegrationintoexistingarchitecture . . . . . . . . . . . . 37
4.1.3 Challengesandopportunities:Modelingauniversaldrive . . 40
4.1.4 Non-functionalrequirements:safety,comfortandacceptance 42
4.2 PSPworldrepresentations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
4.3 Visualizinghighdimensionalsolutions . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
5 Sampling-basedplanninginphasespace. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
5.1 Schematicofacompleteplanningsequence . . . . . . . . . . . . . . . 49
VIII Tableofcontents
5.2 Statespacesetupandexploration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
5.2.1 Statepropagationstrategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
5.2.2 Vehiclemotionguidedsampling . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
5.2.3 Randomstatesampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.3 Trajectoryplanning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
5.3.1 Generatingpathsegmentswithclothoids . . . . . . . . . . . . 53
5.3.2 Generatingvelocityprofiles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
5.4 Trajectoryoptimization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
5.4.1 Extendedplanninghorizonwithmultiplelayers . . . . . . . . 60
5.4.2 Directedgraphoptimizationusingdynamicprogramming . . 64
5.4.3 OtherPSPoptimizationmethods . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.5 Rulesandheuristics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
5.5.1 Simplificationofthestatespace. . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
5.5.2 Howtochooseaplanninghorizonlength? . . . . . . . . . . . 72
6 Auniversalapproachfordrivingstrategies . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
6.1 Modelingdrivingbehaviors:Costfunctions. . . . . . . . . . . . . . . 75
6.1.1 Statetransitioncosts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
6.1.2 Optimizingforauniversaldrivingexperience . . . . . . . . . 79
6.2 Situationawareness:Observingthemostrelevantthings . . . . . . . 82
6.2.1 Optimizingthevehicle’ssensorcoverage . . . . . . . . . . . . 83
6.2.2 Interpretationofasensorcoveragecostmap . . . . . . . . . . 87
6.3 Simulationexperiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
6.3.1 Validationofdrivingstrategygeneration . . . . . . . . . . . . 90
6.3.2 Evaluationofsmartpositioning . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
6.3.3 PSPperformanceanalysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
7 Modelingegomotionuncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
7.1 Whymodelinguncertaintymatters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
7.2 Egomotionuncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104
7.2.1 Apost-processingplanningextension . . . . . . . . . . . . . . 105
7.2.2 Stateestimationandmodelcorrection . . . . . . . . . . . . . . 109
7.2.3 Re-evaluatetrajectorycollisionprobability . . . . . . . . . . . 110
7.2.4 Collisiondetectionalgorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
7.3 Simulationexperiments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
8 Summary,outlookandcontributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121
A Supplementalmaterial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 129
List of Figures
Figure1.1 Thesisoutline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
Figure2.1 Pointmassrobotrepresentation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
Figure2.2 Recedinghorizonmethod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
Figure2.3 Motionfeasibility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
Figure2.4 Configurationspacecelldecomposition . . . . . . . . . . . . . . . 12
Figure2.5 Vehicleautomation:Problemstatement . . . . . . . . . . . . . . . 14
Figure3.1 CharacteristicsofanEulerspiral . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
Figure4.1 Systemsarchitecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
Figure4.2 DiagramofthePSParchitecture. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
Figure4.3 Sampling-basedplanningkeycomponents . . . . . . . . . . . . . 36
Figure4.4 PSPframeworkinputdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
Figure4.5 Integrationinexistingarchitecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
Figure4.6 Vehiclesensorset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
Figure4.7 Characteristicsofauniversaldrive . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
Figure4.8 Hierarchicaldecisionmaking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
Figure4.9 Differenttypesofcoordinateframes . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
Figure4.10 PSPmodularvisualization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
Figure4.11 Visualizationofthesearchspace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
Figure5.1 SchematicflowforplanninginPSP. . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
Figure5.2 Conesampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
Figure5.3 PSPsamplingseedpool . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
Figure5.4 Velocityprofilesforstatetransitions . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
Figure5.5 Velocityprofileswithdifferenttimelimits . . . . . . . . . . . . . . 60
Figure5.6 PSPmulti-layerstructure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
Figure5.7 Temporalstatesampling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
Figure5.8 PSPsearchgraphcomplexityreduction . . . . . . . . . . . . . . . 65
Figure5.9 PrincipleofDynamicProgramming . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
Figure5.10 GPUmemorymanagement . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67
Figure5.11 CUDAcostsimplementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
Figure5.12 Localsamplingmethods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
Figure5.13 Freespacebands . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
Figure5.14 Dynamicobstaclepredictions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
Figure5.15 Routing:Laneadvise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
Figure6.1 Collisionchecking . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80
Figure6.2 Maneuvercombination. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
Figure6.3 Behaviormodeling:Doublelanechange . . . . . . . . . . . . . . . 82
X ListofFigures
Figure6.4 Entropygrid . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
Figure6.5 Positioningentropy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
Figure6.6 Sensorcoverage . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
Figure6.7 VTDsimulationloop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
Figure6.8 Drivingmaneuver:Start,followandstop . . . . . . . . . . . . . . 91
Figure6.9 Drivingmaneuver:Doublelanechange . . . . . . . . . . . . . . . 92
Figure6.10 Drivingmaneuver:Lanechange . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
Figure6.11 Drivingmaneuver:Takingturns . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93
Figure6.12 Informationgainscenarios. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
Figure6.13 AIEandFVCAIplotsforscenario1 . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
Figure6.14 AIEandFVCAIplotsforscenario2 . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
Figure6.15 Plot:CPUvs.GPUperformance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
Figure6.16 PSPhotspotanalysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
Figure6.17 PSPGPUperformanceoptimization . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
Figure7.1 Problemstatement:Positionandmotionuncertainty . . . . . . . 104
Figure7.2 Egomotionuncertainty . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105
Figure7.3 LGQpostprocessingpipeline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 106
Figure7.4 LQGinputdata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
Figure7.5 Scalingfactorck . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111
Figure7.6 Scalingfactorinterpretation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
Figure7.7 LQG-methodintegrationintoADTF . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
Figure7.8 Visualizationofcollisionprobabilities . . . . . . . . . . . . . . . . 114
Figure7.9 Motionuncertaintydrivingscenarios . . . . . . . . . . . . . . . . 115