論文の概要: Learning Model Predictive Control for Competitive Autonomous Racing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00826v1
• Date: Sat, 2 May 2020 13:05:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-12-07 12:18:31.789746
• Title: Learning Model Predictive Control for Competitive Autonomous Racing
• Title（参考訳）: 競争的自律レースのための学習モデル予測制御
• Abstract要約: この論文の目標は、学習モデル予測コントローラ(LMPC)を設計し、複数のエージェントが事前に定義されたレーストラックでリアルタイムに競い合うようにすることである。 この論文は、既存の単一エージェントの定式化における2つの欠点に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0305676256390934
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of this thesis is to design a learning model predictive controller (LMPC) that allows multiple agents to race competitively on a predefined race track in real-time. This thesis addresses two major shortcomings in the already existing single-agent formulation. Previously, the agent determines a locally optimal trajectory but does not explore the state space, which may be necessary for overtaking maneuvers. Additionally, obstacle avoidance for LMPC has been achieved in the past by using a non-convex terminal set, which increases the complexity for determining a solution to the optimization problem. The proposed algorithm for multi-agent racing explores the state space by executing the LMPC for multiple different initializations, which yields a richer terminal safe set. Furthermore, a new method for selecting states in the terminal set is developed, which keeps the convexity for the terminal safe set and allows for taking suboptimal states.
• Abstract（参考訳）: この論文の目標は、学習モデル予測コントローラ(LMPC)を設計し、複数のエージェントが事前に定義されたレーストラックでリアルタイムに競い合うようにすることである。 この論文は、既存の単一エージェントの定式化における2つの大きな欠点に対処する。 以前は、エージェントは局所的に最適な軌道を決定するが、操作を行うのに必要な状態空間を探索しない。 さらに,非凸終端集合を用いてLMPCの障害物回避を実現しており,最適化問題の解を決定する際の複雑性が増大している。 提案するマルチエージェントレースアルゴリズムは,複数の初期化に対してLMPCを実行することで状態空間を探索し,よりリッチな端末セーフセットを生成する。 さらに、端末セーフセットの凸性を保ち、最適下状態を取ることができる、端末セット内の状態を選択する新しい方法を開発した。

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