A Quasi-Steady-State Black Box Simulation Approach for the Generation of g-g-g-v Diagrams

要約

車両の達成可能な加速空間を表す古典的なG-G図は、その計算的な単純さのために、軌道計画と制御の制約として一般的に使用されます。
非平面道路の幾何学に対処するために、この概念は、G-G-G-V図と呼ばれる車両速度と垂直加速度の関数としてG-Gの制約を組み込むように拡張できます。
ただし、G-G-G-V図の推定は未解決の問題です。
既存のシミュレーションベースのアプローチは、すべての速度と加速の組み合わせにわたって非転移のオープンループ安定状態を分離するのに苦労していますが、最適化ベースの方法では、単純化された車両方程式が必要であり、潜在的な収束の問題を抱えています。
このホワイトペーパーでは、縦方向に仮想慣性力を適用する新しい、オープンソースの準定常ブラックボックスシミュレーションアプローチを紹介します。
このメソッドは、一定の車両速度を維持しながら、指定された縦方向の加速度に関連する負荷条件をエミュレートし、純粋にQSSの方法でオープンループステアリングランプを可能にします。
ランプステアレートの適切な調節は、最大実行可能な横方向の加速を決定する際に、一時的な車両のダイナミクスを本質的に軽減します。
さらに、車両モデルをブラックボックスとして扱うことでモデルの不一致の問題がなくなり、高忠実度または独自の車両ダイナミクスモデルの使用が通常最適化に適していません。
提案された方法のオープンソースバージョンは、https：//github.com/tum-avs/gggvdiagramsで入手できます。

要約(オリジナル)

The classical g-g diagram, representing the achievable acceleration space for a vehicle, is commonly used as a constraint in trajectory planning and control due to its computational simplicity. To address non-planar road geometries, this concept can be extended to incorporate g-g constraints as a function of vehicle speed and vertical acceleration, commonly referred to as g-g-g-v diagrams. However, the estimation of g-g-g-v diagrams is an open problem. Existing simulation-based approaches struggle to isolate non-transient, open-loop stable states across all combinations of speed and acceleration, while optimization-based methods often require simplified vehicle equations and have potential convergence issues. In this paper, we present a novel, open-source, quasi-steady-state black box simulation approach that applies a virtual inertial force in the longitudinal direction. The method emulates the load conditions associated with a specified longitudinal acceleration while maintaining constant vehicle speed, enabling open-loop steering ramps in a purely QSS manner. Appropriate regulation of the ramp steer rate inherently mitigates transient vehicle dynamics when determining the maximum feasible lateral acceleration. Moreover, treating the vehicle model as a black box eliminates model mismatch issues, allowing the use of high-fidelity or proprietary vehicle dynamics models typically unsuited for optimization approaches. An open-source version of the proposed method is available at: https://github.com/TUM-AVS/GGGVDiagrams

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