自律走行車のための3次元レースコースにおける走行ラインの即時生成を伴うサンプリングベースの軌道計画

Основные понятия

本論文では、3次元レースコースにおける自律走行車の軌道計画のために、サンプリングベースの手法を提案する。提案手法では、オンラインでの走行ラインの生成と、3次元効果を考慮した軌道生成を組み合わせることで、従来手法よりも低いラップタイムを実現できることを示す。

Аннотация

本論文では、自律走行車の軌道計画のための新しいアプローチを提案している。
まず、従来のジャーク最適化に基づく軌道生成では、複雑なレースコースでの走行ラインの追従が困難であることを示す。そのため、走行ラインに対する相対的な軌道生成手法を提案し、複雑なコースでも走行ラインを正確に追従できることを示す。
次に、3次元レースコースの効果を考慮するために、垂直加速度に依存したgg-図を用いて、動的制限を適切に考慮する手法を提案する。これにより、2次元コースを仮定した場合に比べ、より適切な軌道計画が可能となる。
さらに、オフラインで計算された走行ラインではなく、オンラインで生成された走行ラインを用いる手法を提案する。これにより、他車両の存在によって走行ラインからの逸脱が生じた場合でも、より低いラップタイムを実現できることを示す。
シミュレーション実験の結果、提案手法が従来手法よりも優れた性能を示すことを確認した。

Статистика

車両幅dw = 1.93 m
安全マージンds = 0.2 m
最小旋回半径1/ˆκmax = 10 m
走行ラインの安全マージンds,rl = 0.5 m
動的制限のマージン˜amgn = 0.1
絶対的な動的制限のマージン˜aabs,mgn = 0.8 m/s2

Цитаты

なし

Ключевые выводы из

Sampling-Based Motion Planning with Online Racing Line Generation for Autonomous Driving on Three-Dimensional Race Tracks

by Leve... в arxiv.org 03-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.18643.pdf

Дополнительные вопросы

オンラインでの走行ラインの生成は、どのような状況で特に有効となるか?

オンラインでの走行ラインの生成は、特に複雑な状況や予測不能な状況で有効となります。例えば、他の車両が予期せず走行ラインを占有したり、急な障害物が現れたりする場合に、リアルタイムで走行ラインを生成することで、迅速かつ適切な対応が可能となります。また、急な状況変化や予測不能な要素が絶えず存在する競技環境において、オンラインでの走行ライン生成は柔軟性と適応性を提供し、最適な軌道を維持するのに役立ちます。

提案手法では、軌道生成の際に走行ラインからの偏差を許容しているが、この設計はどのように決定されているか

提案手法では、軌道生成の際に走行ラインからの偏差を許容しているが、この設計はどのように決定されているか?
提案手法において、軌道生成の際に走行ラインからの偏差を許容する設計は、相対的な軌道生成に基づいて決定されています。具体的には、走行ラインに対して相対的な軌道を生成し、走行ラインに従うだけでなく、必要に応じて走行ラインからの適切な偏差を許容するように設計されています。この相対的なアプローチにより、複雑なサーキットや競技環境においても、走行ラインの維持と柔軟な軌道生成が可能となります。偏差の許容は、複雑な状況においても適切な対応ができるようにするために重要な要素となっています。

本手法を実際の自律走行車に適用する際の課題は何か

本手法を実際の自律走行車に適用する際の課題は何か?
本手法を実際の自律走行車に適用する際の課題の一つは、リアルタイム性と計算負荷のバランスを取ることです。特に競技環境において、高速で正確な意思決定が求められるため、オンラインでの走行ライン生成や軌道計画が迅速かつ効果的に行われる必要があります。また、複雑なサーキットや予測不能な要素に対応するために、アルゴリズムやモデルの改善が必要となる場合もあります。さらに、実世界の環境でのセンサーデータのノイズや不確実性に対処するための信頼性の向上も重要な課題となります。自律走行車の実用化に向けて、これらの課題に対する継続的な研究と開発が必要とされています。