Integrated Path Tracking with DYC and MPC using LSTM Based Tire Force Estimator for Four-wheel Independent Steering and Driving Vehicle

要約

アクティブ衝突回避システムは、自動運転車の横方向の安全性を確保する上で重要な役割を果たしており、主に経路計画と追跡制御アルゴリズムに関連しています。
特に、ダイレクト ヨー モーメント コントロール (DYC) システムは、道路状況が急激に変化する環境における車両の横方向の安定性を大幅に向上させることができます。
DYC アルゴリズムを適用するには、複雑な非線形性を持つタイヤの力の特性を正確に考慮して制御し、車両の横方向の安定性を確保することが非常に重要です。
この研究では、安全経路追跡のためのタイヤの縦方向と横方向の力が、長期短期記憶 (LSTM) ニューラル ネットワーク ベースの推定器を使用して同時に推定されました。
さらに、路面状況急変時の軌道追従性を向上させるため、4輪独立操舵（4WIS）モデル予測制御（MPC）と4輪独立駆動（4WID）ダイレクトヨーモーメントを組み合わせたシステムを開発しました。
コントロール（DYC）。
タイヤ力推定によく使われる拡張カルマンフィルタ(EKF)の推定性能を比較しました。
さらに、推定した各車輪のタイヤの前後・横力を提案システムに適用し、車両運動シミュレータを用いたシミュレーションによるシステム検証を行った。
その結果、提案された方法、LSTM ベースの推定器を使用した DYC および MPC を備えた統合経路追跡アルゴリズムは、突然変化する道路状況における車両の安定性を大幅に向上させることが検証されました。

要約(オリジナル)

Active collision avoidance system plays a crucial role in ensuring the lateral safety of autonomous vehicles, and it is primarily related to path planning and tracking control algorithms. In particular, the direct yaw-moment control (DYC) system can significantly improve the lateral stability of a vehicle in environments with sudden changes in road conditions. In order to apply the DYC algorithm, it is very important to accurately consider the properties of tire forces with complex nonlinearity for control to ensure the lateral stability of the vehicle. In this study, longitudinal and lateral tire forces for safety path tracking were simultaneously estimated using a long short-term memory (LSTM) neural network based estimator. Furthermore, to improve path tracking performance in case of sudden changes in road conditions, a system has been developed by combining 4-wheel independent steering (4WIS) model predictive control (MPC) and 4-wheel independent drive (4WID) direct yaw-moment control (DYC). The estimation performance of the extended Kalman filter (EKF), which are commonly used for tire force estimation, was compared. In addition, the estimated longitudinal and lateral tire forces of each wheel were applied to the proposed system, and system verification was performed through simulation using a vehicle dynamics simulator. Consequently, the proposed method, the integrated path tracking algorithm with DYC and MPC using the LSTM based estimator, was validated to significantly improve the vehicle stability in suddenly changing road conditions.

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