An Optimization-Based Planner with B-spline Parameterized Continuous-Time Reference Signals

本文介绍了一种新颖的基于B样条参数化的优化规划器（BSPOP），旨在解决机器人导航中规划器和控制器之间的频率差异问题，尤其适用于计算能力有限的机器人。该规划器为低频率运行的底层控制器生成连续时间的控制输入，并考虑了凸控制动作集，利用凸包特性自动将连续时间的控制输入约束在凸集内。相比于离散时间优化规划器，BSPOP减少了决策变量和不等式约束的数量，提高了计算效率。仿真结果表明，BSPOP在要求更少的计算能力的同时，可以实现与高频率基线优化规划器相当的规划性能。仿真和实验结果均表明，与同频率的基线规划器相比，所提出的方法在规划方面表现更好。

解决问题：本文旨在解决机器人导航中规划器和控制器之间的频率差异问题，提出一种新的基于B样条参数化的优化规划器（BSPOP）

关键思路：BSPOP生成连续时间控制输入，以跟踪任意频率运行的低级控制器。此外，BSPOP使用凸控制动作集的凸包属性自动将连续时间控制输入限制在凸集内，从而减少决策变量和不等式约束的数量，提高计算效率。

其他亮点：BSPOP相比于离散时间优化规划器，减少了决策变量和不等式约束的数量，提高了计算效率。仿真结果表明，BSPOP能够在要求更少的计算能力的情况下实现与高频率基线优化规划器相当的规划性能。此外，实验结果表明，与相同频率的基线规划器相比，所提出的方法在规划方面表现更好。

相关研究：近期在这个领域的相关研究有：'A Survey of Motion Planning and Control Techniques for Self-driving Urban Vehicles'，'Real-Time Trajectory Planning for Autonomous Urban Driving: Framework, Algorithms, and Verifications'等。