Autonoma fordon lär sig runda hinder

Kristoffer Bergman Foto David BrohedeAtt autonoma fordon kan köras på raka vägar utan hinder är en sak, men är det också möjligt att autonomt manövrera sig förbi hinder för att lämna gods? Kan en drönare flyga lågt utan att flyga in i träd, skorstenar mm? Och hur kan fordonet planera sin rutt så att den blir så effektiv som möjligt? Det är frågor som Kristoffer Bergman i sin licentiatavhandling sökt lösningar på.

Kristoffer Bergman är industridoktorand på avdelningen Reglerteknik, anställd vid Saab Dynamics och knuten till det stora WASP-programmet, Wallenberg AI, Autonomous Systems and Software Program.

Optimal styrning

– Jag har arbetat med problem som kan lösas med en reglerteknisk metod som kallas optimal styrning. Optimal styrning är ett kraftfullt verktyg, som bland annat har hjälpt till att skicka människan till månen, men metoden har begränsningar när det finns många hinder att undvika, berättar Kristoffer Bergman.

Målet för hans forskning är att utveckla pålitliga och robusta metoder för autonoma fordon att planera sin rutt förbi diverse hinder.
Foto Magnus Johansson
– Vi vill också att det effektivt ska gå att optimera rutten på exempelvis kortast tid eller lägsta energiförbrukning, säger han.

Bidragen i avhandlingen är uppdelade i tre delar. I det första bidraget används optimal styrning, där det stora och komplicerade problemet löses genom att lösa delproblem med ökande svårighetsgrad.

Förprogrammerade manövrar

Nästa bidrag i hans avhandling är att beräkna ett bibliotek av förprogrammerade och optimerade basmanövrar som sedan kombineras ihop beroende på situationen. Tidigare har detta varit tidskrävande och skett manuellt men Kristoffer Bergman har föreslagit ett ramverk som optimerar och automatiserar beräkningarna.

– Det finns basmanövrar som kan pusslas ihop online och det finns robusta algoritmer som kan göra detta. Men algoritmerna riskerar att generera dåliga lösningar på grund av den begränsade uppsättningen av förberäknade basmanövrar, konstaterar han.

I det tredje av avhandlingens bidrag har han därför kombinerat metoden med basmanövrar med en metod som baseras på optimal styrning.

– Kombinationen gör att beräkningarna tar lite längre tid, men lösningen blir betydligt bättre eftersom man inte längre är begränsad till att använda biblioteket med basmanövrar.

Kristoffer Bergman ser stora fördelar i att vara en del av WASP-programmet.

– Genom WASP har jag fått en helhetssyn och ett bra grepp om hela systemet. De kurser och konferenser vi har gemensamt har givit både bredd i kunskaperna och ett imponerande stort kontaktnät, konstaterar han.


On motion planning using numerical optimal control, Kristoffer Bergman, Reglerteknik, Institutionen för systemteknik, Linköpings universitet 2019. Handledare Daniel Axehill.