A Tricycle Model to Accurately Control an Autonomous Racecar with Locked Differential

要約

この論文では、自動オープンホイール レースカーの横方向のダイナミクスに対するロックされたディファレンシャルの影響をモデル化するための新しい定式化を紹介します。
このモデルは、ダイナミクスを正確に線形化し、リアルタイム実装に適した予測を生成するためのマイクロステップ離散化アプローチを組み込んだモデル予測コントローラーで使用されます。
モデルの安定性解析が示されるとともに、オフライン軌道生成パイプライン、オンライン ローカル速度プロファイル プランナー、および低レベルの縦方向コントローラーを含む全体的な計画および制御スキームの簡単な説明が示されます。
横方向の経路追跡の改善は、モンツァ F1 レーストラックでの最初のインディ オートノマス チャレンジ イベント中にダラーラ AV-21 で生成された予備実験結果で実証されています。
最終調整とチューニングは高忠実度シミュレーターで実行され、タイヤの限界に近いパフォーマンスを発揮する場合のソリューションの有効性を実証しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a novel formulation to model the effects of a locked differential on the lateral dynamics of an autonomous open-wheel racecar. The model is used in a Model Predictive Controller in which we included a micro-steps discretization approach to accurately linearize the dynamics and produce a prediction suitable for real-time implementation. The stability analysis of the model is presented, as well as a brief description of the overall planning and control scheme which includes an offline trajectory generation pipeline, an online local speed profile planner, and a low-level longitudinal controller. An improvement of the lateral path tracking is demonstrated in preliminary experimental results that have been produced on a Dallara AV-21 during the first Indy Autonomous Challenge event on the Monza F1 racetrack. Final adjustments and tuning have been performed in a high-fidelity simulator demonstrating the effectiveness of the solution when performing close to the tire limits.

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