The Hybrid Extended Bicycle: A Simple Model for High Dynamic Vehicle Trajectory Planning

要約

高度な自動運転はほとんどの場合、スムーズな運転を前提としていますが、車両が高度なダイナミックな運転で過酷な操作を実行し、予期せぬ出来事に直面する可能性が非常に高くなります。
このようなイベントにおける車両の挙動をモデル化することは、適切な計画と制御に不可欠です。
使用されるモデルは、車両のダイナミクスとの一貫性を確保し、リアルタイム システムで使用できるように、正確で計算効率の高い特性を示す必要があります。
この記事では、通常の状況と攻撃的な状況の両方で車両の状態を正確に表現できる LSTM ベースのハイブリッド拡張自転車モデルを提案します。
導入されたモデルは、高動的シナリオで軌道を実行するためのモデル予測パス積分 (MPPI) プランおよび制御フレームワークで使用されます。
提案されたモデルとフレームワークは、ハンドリングの限界でも正確な車両挙動を保証する実現可能な軌道を計画する能力を証明しています。

要約(オリジナル)

While highly automated driving relies most of the time on a smooth driving assumption, the possibility of a vehicle performing harsh maneuvers with high dynamic driving to face unexpected events is very likely. The modeling of the behavior of the vehicle in these events is crucial to proper planning and controlling; the used model should present accurate and computationally efficient properties to ensure consistency with the dynamics of the vehicle and to be employed in real-time systems. In this article, we propose an LSTM-based hybrid extended bicycle model able to present an accurate description of the state of the vehicle for both normal and aggressive situations. The introduced model is used in a Model Predictive Path Integral (MPPI) plan and control framework for performing trajectories in high-dynamic scenarios. The proposed model and framework prove their ability to plan feasible trajectories ensuring an accurate vehicle behavior even at the limits of handling.

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