9月24日至27日，第27屆IEEE ITSC 2024國際會議在加拿大埃德蒙頓隆重召開。DeepWay深向智能駕駛研發團隊榮幸受邀，其提交的論文被IEEE ITSC正式采納并在會上發表。
本次論文由DeepWay深向智能駕駛研發團隊精心撰寫，題為《Real-time Optimization-based Path Planning for Autonomous Semi-trailer Trucks》（基于優化的自主半掛卡車實時路徑規劃）。在會議期間，DeepWay深向智能駕駛技術研發中心副總監丁峰與眾多專家學者齊聚一堂，共同分享了這一研究成果。
該論文針對半掛卡車復雜的動力學特性，提出了一種新穎的基于實時優化的路徑規劃方法，使得卡車能夠在滿足安全的前提下盡可能居中行駛，并能夠充分利用地形，提升通過性。這種方法涉及對整個系統進行精確的建模，包括所有車輪和角點的位置，以實現更精確的路徑規劃，同時也需要滿足模型的復雜程度不會影響到實時的求解。對此，團隊構建了一個具有硬約束和軟約束結合的優化問題，這能夠使卡車確保無碰撞并盡可能居中，但是也允許車輪在某些情況下 (如急彎或狹窄道路) 暫時超出車道邊界，從而提高其通過能力。
半掛卡車的理想行駛路徑，是使牽引車和掛車總體上位于車道的最中心。上圖的上半部分為一般乘用車的路徑規劃方法，使車的后軸中心沿著道路中心行駛，如虛線所示。但對半掛卡車來說，如橙色線代表的掛車掃過的最左側輪廓，就超出了道路邊界。上圖下半部分為DeepWay深向車輛的行駛路徑，DeepWay深向車輛的后軸中心有意略微偏向道路中心的右側，這是使牽引車與掛車的總體更位于道路的中心。
下圖為一個復雜的窄路通行案例，外側灰色的是低矮障礙物如路沿，內側橙色的為不可碰撞的障礙物如錐桶。當半掛卡車轉彎時，掛車會傾向于內切，可能會越過車道標線，特別是在急轉彎的道路上。DeepWay深向智駕團隊提出的方法能夠將牽引車戰略性地向外側行駛，允許前懸的一部分掃過路沿而不影響安全。這種操作有效地利用了路沿的地形，既防止了與內側錐桶的碰撞，又防止了牽引車的前輪壓在路沿上。
此次，IEEE ITSC會議上DeepWay深向智駕團隊向各位專家學者展示了全新基于實時優化的道路半掛卡車路徑規劃方法。大量的模擬和實際實驗證明了DeepWay深向智駕團隊提出的方法具備有效性與實時性，在避障和車道居中方面顯著改善了車輛行為，贏得了與會嘉賓、學者的廣泛關注。
硬核的專業實力屢獲認可，產品落地進程不斷加速。在卡車智能駕駛的探索道路上，DeepWay深向未來還會給我們哪些驚喜？讓我們拭目以待！
