Unifying F1TENTH Autonomous Racing: Survey, Methods and Benchmarks

要約

1:10 スケールの RC カーで構成される F1TENTH 自律型レーシング プラットフォームは、最先端の研究プラットフォームに進化しました。
多くの出版物や実際のコンテストは、古典的なパス計画から新しい学習ベースのアルゴリズムまで、多くの領域に及びます。
その結果、この分野は広範囲かつばらばらであるため、手法を直接比較することが難しく、最先端技術を評価することが困難になっています。
したがって、現在のアプローチを調査し、共通の手法を説明し、明確な比較を容易にして将来の作業のベースラインを確立するためのベンチマーク結果を提供することで、この分野を統一することを目指しています。
F1TENTH レースにおけるクラシックおよびラーニングのカテゴリーにおける現在の取り組みを調査し、さまざまなソリューションのアプローチを説明します。
粒子フィルターの位置特定、軌道の最適化と追跡、モデル予測輪郭制御 (MPCC)、ギャップ追跡、およびエンドツーエンドの強化学習について説明します。
ベンチマーク手法のオープンソース評価を提供し、古典手法の制御周波数と位置特定精度、学習手法の報酬信号とトレーニング マップの見落とされている要素を調査します。
評価の結果、最適化および追跡手法が最速のラップタイムを達成し、次に MPCC プランナーが続くことがわかりました。
最後に、私たちの研究では、F1TENTH 領域での将来の研究の動機付けに役立つ、関連する研究の側面を特定し、概要を説明します。

要約(オリジナル)

The F1TENTH autonomous racing platform, consisting of 1:10 scale RC cars, has evolved into a leading research platform. The many publications and real-world competitions span many domains, from classical path planning to novel learning-based algorithms. Consequently, the field is wide and disjointed, hindering direct comparison of methods and making it difficult to assess the state-of-the-art. Therefore, we aim to unify the field by surveying current approaches, describing common methods and providing benchmark results to facilitate clear comparison and establish a baseline for future work. We survey current work in F1TENTH racing in the classical and learning categories, explaining the different solution approaches. We describe particle filter localisation, trajectory optimisation and tracking, model predictive contouring control (MPCC), follow-the-gap and end-to-end reinforcement learning. We provide an open-source evaluation of benchmark methods and investigate overlooked factors of control frequency and localisation accuracy for classical methods and reward signal and training map for learning methods. The evaluation shows that the optimisation and tracking method achieves the fastest lap times, followed by the MPCC planner. Finally, our work identifies and outlines the relevant research aspects to help motivate future work in the F1TENTH domain.

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