Model Predictive Contouring Control for Vehicle Obstacle Avoidance at the Limit of Handling Using Torque Vectoring

要約

この論文では、車両の障害物回避に対する独自のアプローチを紹介します。
これには、トルク ベクタリングを使用して車両を安定させ、ハンドリングの限界で回避操作を行う非線形モデル予測輪郭制御の開発が含まれます。
提案されたアルゴリズムは、動作計画、経路追跡、および車両の安定性目標を組み合わせ、緊急時の衝突回避を優先します。
コントローラーの予測モデルは、非線形に結合された縦方向と横方向のダイナミクスを捉えるための拡張された Fiala タイヤに基づく非線形複線車両モデルです。
コントローラーは、安全な状況では追跡誤差を最小限に抑え、緊急時には車両と障害物との距離を最大化するために、4 つの車輪のそれぞれに最適なステアリング角度と前後方向の力を計算します。
タイヤの縦方向の力の最適化のおかげで、提案されたコントローラーは追加のヨーモーメントを生成し、車両の安定性を維持しながら障害物を回避するために車両の横方向の敏捷性を高めることができます。
最適な力は、タイヤと車両の能力を超えないようにタイヤの摩擦円内で制限されます。
高忠実度のシミュレーション環境で、トルク ベクタリングのメリットを実証し、トルク ベクタリングや衝突を欠いたベースラインと比較して、私たちが提案するアプローチが障害物をうまく回避し、二重車線変更操作中に車両を安定に保つことができることを示しています。
回避の優先順位。

要約(オリジナル)

This paper presents an original approach to vehicle obstacle avoidance. It involves the development of a nonlinear Model Predictive Contouring Control, which uses torque vectoring to stabilise and drive the vehicle in evasive manoeuvres at the limit of handling. The proposed algorithm combines motion planning, path tracking and vehicle stability objectives, prioritising collision avoidance in emergencies. The controller’s prediction model is a nonlinear double-track vehicle model based on an extended Fiala tyre to capture the nonlinear coupled longitudinal and lateral dynamics. The controller computes the optimal steering angle and the longitudinal forces per each of the four wheels to minimise tracking error in safe situations and maximise the vehicle-to-obstacle distance in emergencies. Thanks to the optimisation of the longitudinal tyre forces, the proposed controller can produce an extra yaw moment, increasing the vehicle’s lateral agility to avoid obstacles while keeping the vehicle stable. The optimal forces are constrained in the tyre friction circle not to exceed the tyres and vehicle capabilities. In a high-fidelity simulation environment, we demonstrate the benefits of torque vectoring, showing that our proposed approach is capable of successfully avoiding obstacles and keeping the vehicle stable while driving a double-lane change manoeuvre, in comparison to baselines lacking torque vectoring or collision avoidance prioritisation.

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