GROKO-Plan: GRaphenbasierte, Optimale und KOoperative Trajektorienplanung für Interagierende Automobile

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Bassam Alrifaee; Professorin Dr. Kathrin Flaßkamp
• Fachliche Zuordnung: Automatisierungstechnik, Mechatronik, Regelungssysteme, Intelligente Technische Systeme, Robotik
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 412371229

Dieses Projekt verfolgt einen graphenbasierten Ansatz zur Planung optimaler, kooperativer Trajektorien für interagierende Automobile. Ziel des Forschungsvorhabens ist die wissenschaftliche Untersuchung und die experimentelle Umsetzung eines verteilten kooperativen Trajektorienplaners. Die Ergebnisse werden für den Anwendungsfall einer kooperativen Kreuzung an verschiedenen Versuchsträgern validiert.Die wesentlichen Herausforderungen einer verteilten kooperativen Trajektorienplanung sind die Zulässigkeit der geplanten Trajektorien (I), die Echtzeitfähigkeit der Optimierer auf den jeweiligen Fahrzeugen (II) sowie die Realisierbarkeit des Kommunikationsaufwands zwischen den Fahrzeugen (III). Die erste Herausforderung ergibt sich aus der Forderung nach konfliktfreien Trajektorien. Die zweitgenannte Herausforderung resultiert aus der Tatsache, dass sich - insbesondere bei vielen Verkehrsteilnehmern - hochdimensionale und nicht-konvexe Optimierungsprobleme ergeben. Die dritte Herausforderung ist der Tatsache geschuldet, dass für das kooperative Lösen des Optimierungsproblems auch Teile des Optimierungsproblems zwischen den Verkehrsteilnehmern ausgetauscht werden müssen.Zur Auflösung dieses Problemkomplexes wird in diesem Vorhaben der neuartige Ansatz vorgeschlagen, eine kooperative Trajektorienplanung auf Basis einer reduzierten Trajektorienplanungsbibliothek, welche aus Manövern und Trim-Primitives besteht, zu verwenden. Der Trajektorienplaner selbst basiert dann auf einer verteilten modellprädiktiven Regelung (DMPC), welche auf den reduzierten, kooperativen Graphen arbeitet. Die DMPC berücksichtigt die unsicherheitsbehaftete Wahrnehmung und Situationsprädiktion mithilfe von robusten DMPC-Methoden und kann so konfliktfreie Trajektorien generieren (I). Insgesamt liefert der Planer Trajektorien als Sequenzen von Manövern und Trim-Primitives. Durch diese Beschränkung des Lösungsraumes ist eine Optimierung in Echtzeit möglich (II). Der fahrzeugindividuelle Trajektorienplaner ist dabei - im Gegensatz zu bestehenden Graphen-basierten Ansätzen- kooperativ und berücksichtigt auch Optimierungskriterien und Restriktionen benachbarter Fahrzeuge. Dies wird dadurch möglich, dass nur reduzierte Graphen zwischen den Fahrzeugen ausgetauscht werden. Hierdurch sinkt die Komplexität der Optimierungsprobleme (II) und der Kommunikationsaufwand wird auf ein realisierbares Maß verringert (III).Für die simulative Validierung der in diesem Projekt entwickelten Algorithmen wird auf die in diesem SPP in der ersten Phase entwickelten Simulationsplattform zurückgegriffen; insbesondere jedoch auf die dort implementierten Algorithmen zur kooperativen Wahrnehmung und Situationsprädiktion sowie auf die dort abgelegten Verkehrsszenarien. Diese Simulationsplattform wird mit den Ergebnissen aus diesem Projekt erweitert. Es werden die in diesem SPP entwickelten bzw. zu entwickelnden Bewertungsmetriken und Benchmarksysteme, z.B. CommonRoad, herangezogen.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1835: Kooperativ interagierende Automobile