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Progressive Smoothing für Motion Planning in Echtzeit-NMPC


Core Concepts
Progressive Glättung verbessert die Leistung von NMPC-Formulierungen für die Hindernisvermeidung in autonomen Fahrzeuganwendungen.
Abstract
Die Arbeit untersucht die Verwendung von progressiver Glättung in der nichtlinearen modellprädiktiven Regelung (NMPC) für die Hindernisvermeidung in autonomen Fahrzeuganwendungen. Es wird gezeigt, dass die vorgeschlagene ScaledNorm-Formulierung und alternative Ansätze wie LogSumExp und Boltzmann die Leistung im Vergleich zu anderen Formulierungen verbessern. Experimente zeigen, dass die ScaledNorm-Formulierung die besten Ergebnisse erzielt, insbesondere bei der Überwindung von Hindernissen und der Vermeidung lokaler Minima. Die Implementierung erfolgt mit dem acados-Solver und dem HPIPM-QP-Solver. Die Simulationsergebnisse zeigen eine verbesserte Leistung und Sicherheit bei der Hindernisvermeidung. I. Einführung NMPC für Hindernisvermeidung in autonomen Fahrzeugen Vorteile der progressiven Glättung für die Leistung II. Problemstellung Bewegungsplanung und Steuerung autonomer Fahrzeuge Frenet-Koordinatensystem für Modellrepräsentation III. Progressive Glättung in Echtzeit-NMPC ScaledNorm-Formulierung für schrittweise Glättung Vergleich mit alternativen Formulierungen Konzept der Homotopie und Überapproximation IV. Simulationsexperimente Vergleich der Leistung der verschiedenen Formulierungen Auswertung von Schlüsselindikatoren wie laterale Distanz und Zielverfolgung Implementierung und Evaluierung der NMPC-Formulierungen
Stats
Ellipsenformulierung führt zu konservativem Verhalten ReLU2-Formulierung verletzt die Hindernisbeschränkungen ScaledNorm-Formulierung zeigt verbesserte Leistung und Sicherheit
Quotes
"Die ScaledNorm-Formulierung übertrifft die Benchmarks und alternative Ansätze." "Die progressiven Glättungsansätze zeigen eine verbesserte Leistung bei der Hindernisvermeidung."

Deeper Inquiries

Wie könnte die progressive Glättung in anderen Anwendungen der Fahrzeugautomatisierung eingesetzt werden

Die progressive Glättung, wie sie in der vorgestellten Studie für die Hindernisvermeidung in der nichtlinearen modellprädiktiven Regelung (NMPC) verwendet wird, könnte auch in anderen Anwendungen der Fahrzeugautomatisierung eingesetzt werden. Zum Beispiel könnte sie in autonomen Fahrsystemen zur Pfadplanung und Hindernisvermeidung verwendet werden, um sicherzustellen, dass Fahrzeuge effizient und sicher navigieren können. Durch die Anpassung der Glättung entlang des Vorhersagehorizonts könnten Fahrzeuge besser auf unvorhergesehene Hindernisse reagieren und potenzielle lokale Minima im Optimierungsproblem vermeiden.

Welche potenziellen Nachteile könnten mit der ScaledNorm-Formulierung verbunden sein

Obwohl die ScaledNorm-Formulierung viele Vorteile bietet, wie z.B. Konvexität, Straffung, Homogenität und genaue Strafzahlungen für Verletzungen von Hindernisbeschränkungen, könnten potenzielle Nachteile mit dieser Formulierung verbunden sein. Einer dieser Nachteile könnte die erhöhte Komplexität der Implementierung sein, da die Formulierung eine kontinuierliche Anpassung der Hindernisform erfordert. Dies könnte zu einem höheren Rechenaufwand führen und die Implementierung erschweren. Darüber hinaus könnte die ScaledNorm-Formulierung aufgrund ihrer progressiven Glättungseigenschaften anfälliger für Modellunsicherheiten oder Störungen sein, die möglicherweise nicht angemessen berücksichtigt werden.

Wie könnte die Idee der progressiven Glättung in anderen Bereichen der Regelungstechnik angewendet werden

Die Idee der progressiven Glättung könnte auch in anderen Bereichen der Regelungstechnik angewendet werden, insbesondere in Situationen, in denen nichtlineare Optimierungsprobleme mit Hindernisvermeidung gelöst werden müssen. Zum Beispiel könnte sie in der Robotik eingesetzt werden, um Roboterpfade zu planen und Hindernisse zu umgehen. Durch die Anpassung der Glättung entlang des Vorhersagehorizonts könnten Roboter effizienter navigieren und Hindernisse sicher vermeiden. Darüber hinaus könnte die progressive Glättung in der Prozessautomatisierung eingesetzt werden, um komplexe Regelungsprobleme mit Hindernisvermeidung zu lösen und optimale Steuerungsstrategien zu entwickeln.
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