A Data-Driven Aggressive Autonomous Racing Framework Utilizing Local Trajectory Planning with Velocity Prediction

要約

自律運転の開発は、自律的なレースに関する研究を後押ししました。
ただし、既存のローカル軌道計画方法には、鋭い角を持つ競馬場で最適な速度プロファイルを備えた軌跡を計画するのが困難であり、自律レースの性能が低下します。
この問題に対処するために、モデル予測輪郭制御(VPMPCC)に基づいて速度予測を統合するローカル軌道計画方法を提案します。
VPMPCCの最適なパラメーターは、レース(OFR)に適応される提案された新規客観的関数に基づいて、ベイジアン最適化(BO)を通じて学習されます。
具体的には、VPMPCCは、RaceTrackを参照速度プロファイルとしてエンコードし、最適化問題に組み込むことにより、速度予測を実現します。
この方法は、特に著しい曲率のある角で、ローカル軌道の速度プロファイルを最適化します。
提案されているのは、車両の安全性を備えたバランスレースのパフォーマンスを発揮し、安全で効率的なBOトレーニングを確保します。
シミュレーションでは、OFRベースのBOのトレーニング反復の数は、最先端の方法と比較して42.86%減少します。
次に、最適なシミュレーショントレーニングパラメーターが、再訓練なしで実際のF1tenth車両に適用されます。
重要な鋭い角を特徴とするカスタムビルドの競馬場での長期レース中、VPMPCCの平均投影速度は、車両の取り扱い制限の93.18%に達します。
リリースコードは、https://github.com/zhouhengli/vpmpccで入手できます。

要約(オリジナル)

The development of autonomous driving has boosted the research on autonomous racing. However, existing local trajectory planning methods have difficulty planning trajectories with optimal velocity profiles at racetracks with sharp corners, thus weakening the performance of autonomous racing. To address this problem, we propose a local trajectory planning method that integrates Velocity Prediction based on Model Predictive Contouring Control (VPMPCC). The optimal parameters of VPMPCC are learned through Bayesian Optimization (BO) based on a proposed novel Objective Function adapted to Racing (OFR). Specifically, VPMPCC achieves velocity prediction by encoding the racetrack as a reference velocity profile and incorporating it into the optimization problem. This method optimizes the velocity profile of local trajectories, especially at corners with significant curvature. The proposed OFR balances racing performance with vehicle safety, ensuring safe and efficient BO training. In the simulation, the number of training iterations for OFR-based BO is reduced by 42.86% compared to the state-of-the-art method. The optimal simulation-trained parameters are then applied to a real-world F1TENTH vehicle without retraining. During prolonged racing on a custom-built racetrack featuring significant sharp corners, the mean projected velocity of VPMPCC reaches 93.18% of the vehicle’s handling limits. The released code is available at https://github.com/zhouhengli/VPMPCC.

arxiv情報

著者 Zhouheng Li,Bei Zhou,Cheng Hu,Lei Xie,Hongye Su
発行日 2025-03-06 15:26:40+00:00
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