Bahnplanungsframework für ein autonomes Fahrzeug - oops ...

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REEDS SHEPP
In den ersten Kapiteln dieser Arbeit wurden verschiedene Motion Primitiven vorgestellt (Kapitel 4).
Des Weiteren wurden Samplingverfahren (Kapitel 5) vorgestellt, mit denen eine Menge von Motion
Primitiven vorberechnet werden kann, die den kinematischen Einschränkungen des Fahrzeugs genügen.
Und schließlich wurden heuristische Suchalgorithmen (Kapitel 6) vorgestellt, um eine Position
anzufahren. Aufgrund des exponentiellen Wachstums des Erreichbarkeitsbaums, gibt es nur eine endliche
Anzahl an vorberechneten, möglichen Motion Primitiven, die auch eine bestimmte Länge haben.
Es können also nur diskrete Raumpunkte angefahren werden. Möchte man in eine Pose dazwischen
planen, so muss man sich damit zufrieden geben, dass man mit heuristischen Suchalgorithmen mit
einem geringem Abstand- und Winkelfehler die Pose anfahren kann (Abb. 7.1).
(Abb. 7.1): Problem an heuristischen Suchalgorithmen durch Diskreditierung. (grau → valider Pfad, schwarz
→ vorberechnete Motion Primitiven)
In diesem Kapitel wird ein Verfahren vorgestellt, mit dem aus einer Pose in eine andere Pose geplant
werden kann. Dieser Algorithmus schließt zwar Kollisionen aus, plant aber nicht um Hindernisse
herum. Trotzdem muss nicht zwangsläufig aus einer Startpose geplant werden, sondern es kann eine
Konfiguration aus dem Ergebnispfad der A* Suche benutzt werden, so dass mit diesem Werkzeug der
letzte Schritt gemacht werden kann um die endgültige Pose anzufahren.