Trajectory planning for fast moving cars

Abstract

The goal of this thesis is to create an artificial agent for an autonomous racing vehicle. This project is inspired by the F1/10 racing competition. The agent uses a planning algorithm to find a time-optimal trajectory. To achieve real-time performance, the agent analyzes the map of the track and it plans only for the next two corners immediately ahead of the vehicle. The agent re-plans several times per second as it drives along the circuit to account for imprecise trajectory following. We successfully tested the agent in the Gazebo simulator with good results. We also tested the algorithm on a custom car-like robot equipped with an on-board computer and sensors, but with limited success. 1

Cı́lem této práce je vytvořit umělého agenta pro autonomnı́ závodnı́ vozidlo. Tento projekt je inspirován soutěžı́ F1/10. Agent použı́vá plánovacı́ algoritmus pro nalezenı́ trajektorie minimalizujı́cı́ dobu cesty do cı́le. Pro dosaženı́ plánovánı́ v reálném čase provádı́ agent nejprve analýzu trati a plánuje svůj pohyb pouze pro dvě nejbližšı́zatáčky. Agent opětovně plánuje trajektorii několikrát za vteřinu zatı́mco se pohybuje podél závodnı́ho okruhu, aby kompenzoval nedokonalé sle- dovánı́ naplánované trajektorie. Úspěšně jsme agenta otestovali pomocı́ sim- ulátoru Gazebo a dosáhli jsme uspokojivých výsledků. Algoritmus jsme testovali také na vlastnı́m robotovi vybaveným palubnı́m počı́tačem a senzory, ovšem jen částečně uspokojivými výsledky. 1