A Nonlinear Model Predictive Control for Automated Drifting with a Standard Passenger Vehicle

要約

この論文では、標準的な乗用車を使用した自動ドリフトへの新しいアプローチを紹介します。これには、高い横滑り角条件で車両を安定化および維持するための非線形モデル予測制御が含まれます。
提案されたコントローラー アーキテクチャは 3 つのコンポーネントに分割されます。
最初の部分は、オフラインで計算された平衡マップで構成されます。これは、望ましい横滑り角と経路の半径を考慮して、各車両状態の平衡点を提供します。
2 つ目は、平衡状態と実際の車両状態の間の誤差を最小限に抑える予測コントローラーです。
3 つ目は経路追従コントローラーで、経路エラーを低減し、平衡曲率経路を変更します。
高忠実度のシミュレーション環境で、横方向経路の最大偏差 1 m で、希望の経路に沿った自動ドリフトで車両を安定させるコントローラー アーキテクチャの能力を検証します。
標準的な乗用車を用いた実験では、提案されたアプローチが、高摩擦条件と低摩擦条件の両方で車両を所望の 30 度の横滑り角に保ち、維持できることを実証しました。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach to automated drifting with a standard passenger vehicle, which involves a Nonlinear Model Predictive Control to stabilise and maintain the vehicle at high sideslip angle conditions. The proposed controller architecture is split into three components. The first part consists of the offline computed equilibrium maps, which provide the equilibrium points for each vehicle state given the desired sideslip angle and radius of the path. The second is the predictive controller minimising the errors between the equilibrium and actual vehicle states. The third is a path-following controller, which reduces the path error, altering the equilibrium curvature path. In a high-fidelity simulation environment, we validate the controller architecture capacity to stabilise the vehicle in automated drifting along a desired path, with a maximal lateral path deviation of 1 m. In the experiments with a standard passenger vehicle, we demonstrate that the proposed approach is capable of bringing and maintaining the vehicle at the desired 30 deg sideslip angle in both high and low friction conditions.

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