Detta papper beskriver autonoma racing av RC race bilar baserat på matematisk optimering. Med hjälp av en dynamisk modell av fordonet beräknas styringångar genom att horisontbaserade styrenheter dras tillbaka, där målet är att maximera framstegen på banan med förbehåll för kravet att stanna kvar på banan och undvika motståndare. Två olika kontrollformuleringar presenteras. Den första regulatorn använder en två-nivå struktur, bestående av en bana planerare och en icke-linjär modell prediktiv regulator (NMPC) för spårning. Den andra styrenheten kombinerar båda uppgifterna i ett ickelinjärt optimeringsproblem (NLP) efter idéerna om konturstyrning. Linjär tid varierande modeller som erhålls genom linjärisering används för att bygga lokala approximationer av kontroll NLPs i form av konvexa kvadratiska program (QPs) vid varje provtagningstid. De resulterande QPs har en typisk MPC struktur och kan lösas i storleksordningen millisekunder genom senaste struktur utnyttjar lösare, vilket är nyckeln till realtid genomförbarheten av det övergripande kontrollsystemet. Hindrande undvikande inkorporeras med hjälp av en korridorplanerare på hög nivå baserad på dynamisk programmering, vilket genererar konvexa begränsningar för regulatorerna i enlighet med motståndarens nuvarande position och spårets layout. Kontrollprestandan undersöks experimentellt med hjälp av 1:43 skala RC race bilar, körs i hastigheter på mer än 3 m/s och i drift regioner med mättade bakdäck krafter (drift). Algoritmerna körs med 50 Hz samplingshastighet på inbyggda datorplattformar, vilket visar genomförbarheten i realtid och den höga prestandan hos optimeringsbaserade metoder för autonom racing. Autonom bil racing är en utmanande uppgift för automatiska styrsystem på grund av behovet av att hantera fordonet nära sina stabilitetsgränser och i mycket icke-linjära driftssystem. Dessutom kräver dynamiskt föränderliga racingsituationer avancerade vägplaneringsmekanismer med hinderundvikande utförs i realtid. Snabb dynamik begränsar provtagningstiden till några tiotals millisekunder som mest, vilket allvarligt begränsar algoritmernas tillåtliga beräkningskomplex. Denna situation är ännu mer utmanande om de autonoma algoritmerna ska utföras på enkla inbäddade datorplattformar med låg effekt. I detta dokument undersöker vi optimeringsbaserade kontrollstrategier för uppgiften att köra ett autonomt fordon runt ett givet spår. Vi fokuserar på metoder som kan implementeras för att köra i realtid på inbyggda styrplattformar, och presentera experimentella resultat med 1:43 skala Kyosho dnano RC race bilar som uppnår topphastigheter på mer än 3 m/s, vilket motsvarar en uppskalad hastighet på ca 465 km/h. För hög prestanda kör de föreslagna styrenheterna bilen vid dess friktionsgränser, långt utanför den linjära regionen av vad som vanligtvis används i andra autonoma körsystem. Denna utmanande uppgift behärskas i allmänhet endast av experter förare med massor av utbildning. Däremot kräver vår strategi bara en karta över banan och en dynamisk modell av bilen; i synnerhet använder vi en cykelmodell med icke-linjära däckkrafter, försummar lastöverföring och koppling av sido- och längsgående glid. Två modellbaserade kontrollsystem presenteras i detta dokument. För det första beskriver vi ett hierarkiskt tvånivåstyrsystem bestående av en modellbaserad vägplanerare som genererar genomförbara banor för en underliggande icke-linjär modellprediktiv styrning (NMPC) banspårningscontroller. Vår andra metod kombinerar både vägplanering och vägutveckling till en formulering, vilket resulterar i en NMPC-regulator som bygger på en särskild formulering som är känd från konturstyrning [1], [2]. Syftet med båda inflygningarna är att maximera utvecklingen på banan, mätt genom en projektion av fordonets position på banans mittlinje. Linjär tid varierande (LTV) modeller som erhålls genom linjärisering används för att konstruera en
Mer exakt vi förlängde realtid modell Predictive Control (MPC) metod som föreslås i REF, som kan direkt hitta en optimal bana baserat på prestanda kuvertet i bilen.
Optimization-Based Autonomous Racing of 1:43 Scale RC Cars
{'venue': 'Optimal Control Applications and Methods, 36(5), 2015, pp.628-647', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}