Hierarchical Time-Optimal Planning for Multi-Vehicle Racing

要約

この論文では、複数の対戦相手とレースするための階層的計画アルゴリズムを紹介します。
2 段階のアプローチは、高レベルの行動計画ステップと低レベルの最適化ステップで構成されます。
離散計画手法と連続計画手法を組み合わせることで、私たちのアルゴリズムは、粗い離散化によって制限されることなく、全体的な時間の最適化を促進します。
行動計画のステップでは、低解像度の時空間可視性グラフを使用して最速の行動が決定されます。
選択した動作に基づいて、時間最適制御問題の制約として後で適用される操縦エンベロープを計算します。
私たちの方法のパフォーマンスは、異なる動作クラスによる複数の最適化から最速の軌道を選択する並列アプローチに匹敵します。
ただし、私たちのアルゴリズムは単一コアで実行できます。
これにより、特に複数の対戦相手が関与する場合、計算要件が大幅に軽減されます。
したがって、提案された方法は、リアルタイムの複数車両のレース シナリオにとって効率的かつ実用的なソリューションです。

要約(オリジナル)

This paper presents a hierarchical planning algorithm for racing with multiple opponents. The two-stage approach consists of a high-level behavioral planning step and a low-level optimization step. By combining discrete and continuous planning methods, our algorithm encourages global time optimality without being limited by coarse discretization. In the behavioral planning step, the fastest behavior is determined with a low-resolution spatio-temporal visibility graph. Based on the selected behavior, we calculate maneuver envelopes that are subsequently applied as constraints in a time-optimal control problem. The performance of our method is comparable to a parallel approach that selects the fastest trajectory from multiple optimizations with different behavior classes. However, our algorithm can be executed on a single core. This significantly reduces computational requirements, especially when multiple opponents are involved. Therefore, the proposed method is an efficient and practical solution for real-time multi-vehicle racing scenarios.

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