Optimization-Based System Identification and Moving Horizon Estimation Using Low-Cost Sensors for a Miniature Car-Like Robot

要約

この論文では、低コストのセンシングと、最適化ベースのシステム識別、状態推定、および制御のためのパイプラインを備えたオープンソースのミニチュア車のようなロボットを紹介します。
ロボティクス プラットフォーム全体のコストは 700 ドル未満であるため、現実的な設定での高度なアルゴリズムの検証が大幅に簡素化されます。
考慮されている全輪駆動車両のダイナミクスをモデル化し、低速でのモデルの特異点を防ぐために、Pacejka タイヤの力を備えた修正された自転車モデルを提示します。
さらに、最適化ベースのシステム識別アプローチと移動範囲推定 (MHE) スキームを提供します。
広範なハードウェア実験により、提示されたシステム識別アプローチでは高い予測精度のモデルが得られ、MHE では正確な状態推定が得られることを示しました。
最後に、閉ループ システム全体は、限られた時間間隔でセンサーに障害が発生した場合でも良好に動作することが示されています。
すべてのハードウェア、ファームウェア、および制御および推定ソフトウェアは、コミュニティ内での広範な採用とコラボレーションを促進するために、BSD 2 条項ライセンスに基づいてリリースされます。

要約(オリジナル)

This paper presents an open-source miniature car-like robot with low-cost sensing and a pipeline for optimization-based system identification, state estimation, and control. The overall robotics platform comes at a cost of less than $700 and thus significantly simplifies the verification of advanced algorithms in a realistic setting. We present a modified bicycle model with Pacejka tire forces to model the dynamics of the considered all-wheel drive vehicle and to prevent singularities of the model at low velocities. Furthermore, we provide an optimization-based system identification approach and a moving horizon estimation (MHE) scheme. In extensive hardware experiments, we show that the presented system identification approach results in a model with high prediction accuracy, while the MHE results in accurate state estimates. Finally, the overall closed-loop system is shown to perform well even in the presence of sensor failure for limited time intervals. All hardware, firmware, and control and estimation software is released under a BSD 2-clause license to promote widespread adoption and collaboration within the community.

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