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Distributed model predictive formation control with inter-vehicle collision avoidance

机译：避免车辆间碰撞的分布式模型预测编队控制

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This work presents a distributed model predictive control strategy for generating collision-free point-to-point motions for a formation of multiple vehicles. It extends a synchronous DMPC scheme presented in earlier work that allows violations of the formation requirement when necessary, for example to avoid suddenly appearing obstacles or to move through narrow passages. In order to obtain safe motion trajectories during these violations, the current paper presents an approach for including inter-vehicle collision avoidance constraints in the DMPC scheme. The collision avoidance is achieved by separating each pair of vehicles by a shared hyperplane and two methods are proposed for updating the separating hyperplane over the DMPC cycles. Simulations with formations of holonomic vehicles demonstrate the capability of the presented strategy.
机译：这项工作提出了一种分布式模型预测控制策略，用于生成无冲突的点对点运动，以形成多个车辆。它扩展了早期工作中提出的同步DMPC方案，该方案允许在必要时违反编队要求，例如避免突然出现障碍物或穿越狭窄通道。为了在这些违规期间获得安全的运动轨迹，当前的论文提出了一种在DMPC方案中包括车辆间避免碰撞约束的方法。通过使用共享的超平面将每对车辆分开，可以避免碰撞，并提出了两种方法来更新DMPC周期上的分开的超平面。完整车辆编队的仿真证明了所提出策略的能力。

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