OCEAN: An Openspace Collision-free Trajectory Planner for Autonomous Parking Based on ADMM

本文提出了一种名为OCEAN的开放空间无碰撞轨迹规划器，用于自动泊车。OCEAN是一种基于优化的轨迹规划器，采用增强计算效率和鲁棒性的交替方向乘子方法（ADMM），适用于少量动态障碍物的所有场景。从分层优化的碰撞避免框架开始，轨迹规划问题首先由无碰撞混合A*轨迹进行热启动，然后将碰撞避免轨迹规划问题重新制定为平滑且凸形的对偶形式，并通过ADMM并行求解。优化变量被仔细分成几组，以便ADMM子问题被制定为可以高效且稳健地解决的二次规划（QP）、顺序二次规划（SQP）和二阶锥规划（SOCP）问题。我们在数百个模拟场景和数百小时的公共停车场中验证了我们的方法。结果表明，与其他基准相比，所提出的方法具有更好的系统性能。

本论文旨在提出一种用于自动停车的优化轨迹规划器，解决场景中的碰撞问题。

本文提出了一种基于优化的碰撞避免框架的层次化轨迹规划方法，利用ADMM算法提高了计算效率和鲁棒性。

论文使用了数百个模拟场景和数百小时的公共停车场进行验证，结果表明该方法比其他基准方法具有更好的系统性能。

最近的相关研究包括基于深度学习的轨迹规划和基于模型预测控制的碰撞避免方法。