Motion Planning for Autonomous Vehicles: When Model Predictive Control Meets Ensemble Kalman Smoothing

📄 arXiv: 2505.06666v1 📥 PDF

作者: Iman Askari, Yebin Wang, Vedeng M. Deshpande, Huazhen Fang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-10

💡 一句话要点

提出基于贝叶斯估计的运动规划方法以提升自主车辆效率

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自主车辆 运动规划 模型预测控制 贝叶斯估计 集成卡尔曼平滑器 非线性系统 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有的基于NMPC的运动规划方法在处理高度非线性和非凸优化时面临高计算成本的挑战。
  2. 本文提出将NMPC运动规划问题转化为贝叶斯估计问题，并利用序列集成卡尔曼平滑器进行高效估计。
  3. 仿真结果显示，所提方法在计算速度上有显著提升，表明其在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

安全高效的运动规划对于自主车辆至关重要。本文研究了基于非线性模型预测控制（NMPC）和神经网络车辆模型的运动规划。我们旨在克服NMPC在神经网络模型中由于高度非线性和非凸优化带来的高计算成本。与数值优化解决方案不同，我们将NMPC运动规划问题重新表述为贝叶斯估计问题，旨在从规划目标中推断最佳规划决策。随后，我们使用序列集成卡尔曼平滑器来完成估计任务，利用其在复杂非线性系统中的高计算效率。仿真结果表明，计算速度提高了几个数量级，显示了该方法在实际运动规划中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自主车辆运动规划中的高计算成本问题，现有的NMPC方法在处理复杂非线性模型时效率低下。

核心思路：通过将NMPC运动规划问题重新表述为贝叶斯估计问题，利用贝叶斯框架推断最佳规划决策，从而提高计算效率。

技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是将运动规划目标转化为贝叶斯估计形式，其次是应用序列集成卡尔曼平滑器进行状态估计和决策推断。

关键创新：最重要的创新在于将传统的数值优化方法替换为贝叶斯估计方法，显著提高了计算效率，尤其在处理复杂非线性系统时表现优越。

关键设计：在技术细节上，选择了适当的状态转移模型和观测模型，并设计了适合于非线性系统的损失函数，以确保估计的准确性和稳定性。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在计算速度上提升了几个数量级，相较于传统NMPC方法，能够在复杂环境中更快速地做出规划决策，显示出其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自动驾驶汽车、无人机导航和智能交通系统等。通过提高运动规划的效率和安全性，能够为自主系统的实际部署提供更可靠的解决方案，推动智能交通的发展。

📄 摘要（原文）

Safe and efficient motion planning is of fundamental importance for autonomous vehicles. This paper investigates motion planning based on nonlinear model predictive control (NMPC) over a neural network vehicle model. We aim to overcome the high computational costs that arise in NMPC of the neural network model due to the highly nonlinear and nonconvex optimization. In a departure from numerical optimization solutions, we reformulate the problem of NMPC-based motion planning as a Bayesian estimation problem, which seeks to infer optimal planning decisions from planning objectives. Then, we use a sequential ensemble Kalman smoother to accomplish the estimation task, exploiting its high computational efficiency for complex nonlinear systems. The simulation results show an improvement in computational speed by orders of magnitude, indicating the potential of the proposed approach for practical motion planning.