Consecutive Inertia Drift of Autonomous RC Car via Primitive-based Planning and Data-driven Control

要約

慣性ドリフトは積極的な過渡的な運転操作であり、システムの高い非線形性と、制御と計画のパフォーマンスに対する厳しい要件により困難を伴います。
この論文では、プリミティブベースの計画とデータ駆動制御に基づいた自律型 RC カーの連続慣性ドリフトに対するソリューションを紹介します。
プランナーは、プリミティブと呼ばれるパス セグメントの連結によって複雑なパスを生成し、コントローラーは、異なる初期条件を持つ複数の実際の軌道の間をほぼ実現可能な 1 つの参照軌道に補間することで、フィードバックの負担を軽減します。
提案された戦略は、連続したターンを含むさまざまなパスをドリフトすることができ、シミュレーションと現実の両方で検証されています。

要約(オリジナル)

Inertia drift is an aggressive transitional driving maneuver, which is challenging due to the high nonlinearity of the system and the stringent requirement on control and planning performance. This paper presents a solution for the consecutive inertia drift of an autonomous RC car based on primitive-based planning and data-driven control. The planner generates complex paths via the concatenation of path segments called primitives, and the controller eases the burden on feedback by interpolating between multiple real trajectories with different initial conditions into one near-feasible reference trajectory. The proposed strategy is capable of drifting through various paths containing consecutive turns, which is validated in both simulation and reality.

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