ARGOS: An Automaton Referencing Guided Overtake System for Head-to-Head Autonomous Racing

要約

高速での自律的な追い越しは、マルチエージェントロボット研究の難しい課題です。
マルチエージェント自律レースで発生する高速かつ接近した状況では、積極的な追い越し操作をトレードオフし、相手との衝突のリスクを最小限に抑えるアルゴリズムを設計する必要があります。
この論文では、同様の性能エンベロープを持つ 2 台のレースカーを必要とする、直接対決自律レースと呼ばれる、マルチエージェント自律レースの特殊なケースを研究します。
我々は、この直接対決の自律的なレースシナリオにおける追い越しと位置防御の数学的定式化を提示し、流れに応じて追い越しまたは位置防御操作の実行を監視するAutomaton Reference Guided Overtake System (ARGOS)フレームワークを紹介します。
レースカーの役割。
ARGOS フレームワークは、複雑な追い越しと位置防衛の操作を、オートマトンのネットワークによって個別に管理および監視される連続的かつ一時的なサブ操作に分解することによって機能します。
モデルチェックを使用して ARGOS フレームワークのプロパティを検証し、フレームワークが望ましい仕様を満たしていることを示す複数のシミュレーションの結果を実証します。
ARGOS フレームワークは、現実世界の人間主導のモーター スポーツ レースで観察できるものと同様のパフォーマンスを発揮します。

要約(オリジナル)

Autonomous overtaking at high speeds is a challenging multi-agent robotics research problem. The high-speed and close proximity situations that arise in multi-agent autonomous racing require designing algorithms that trade off aggressive overtaking maneuvers and minimize the risk of collision with the opponent. In this paper, we study a special case of multi-agent autonomous race, called the head-to-head autonomous race, that requires two racecars with similar performance envelopes. We present a mathematical formulation of an overtake and position defense in this head-to-head autonomous racing scenario, and we introduce the Automaton Referencing Guided Overtake System (ARGOS) framework that supervises the execution of an overtake or position defense maneuver depending on the current role of the racecar. The ARGOS framework works by decomposing complex overtake and position-defense maneuvers into sequential and temporal submaneuvers that are individually managed and supervised by a network of automatons. We verify the properties of the ARGOS framework using model-checking and demonstrate results from multiple simulations, which show that the framework meets the desired specifications. The ARGOS framework performs similar to what can be observed from real-world human-driven motor sport racing.

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