Bahnplanungsframework für ein autonomes Fahrzeug - oops ...

5.1 Control Space 45
S = {M i,j | − n ≤ i, j ≤ n; n ∈ N + ; i, j ∈ Z}
| S ∈ M 2n+1×2n+1
Der Suchraum ist also eine 2n + 1 × 2n + 1 Matrix, deren Elemente aus Übersichtlichkeitsgründen
von −n bis n indiziert sind. Die Matrix hat die folgende Form und Elemente (Abb. 5.2):
S =
( )
M -n,-n
... M -n,0
... M -n,n
...
M 0,-n
...
...
...
...
...
...
M 0,0 M 0,n
M n,-n
... ...
M n,0
...
...
...
...
...
M n,n
Gerade
Kreisbögen links
Kreisbögen rechts
Klothoiden
Wendeklothoiden
(Abb. 5.2): Suchraummatrix S des Adaptive search space und deren Elemente.
Anstelle der Klothoiden können auch Continuous Steering Primitiven benutzt werden.
(Abb. 5.3): Control Space Sampling: Adaptive search space der Tiefe 2, Länge l = 1 und n = 8.
In dem Bild (Abb. 5.3) kann man die Wendekurven an den Seiten ernkennen. Man erkennt aber
auch einen Nachteil der naiven Berechnung des gesamten Suchraums, denn es entstehen redundante
Primitiven verschiedener Längen. Der Grund dafür ist die maximale Lenkgeschwindigkeit des Fahrzeugs
und die diskreten Endlenkwinkel die eingestellt werden müssen. Da die minimale Länge l min
der Primitiven vorgegeben wird, errechnet sich die benötigte Lenkgeschwindigkeit v steer :