論文の概要: Model Parameter Identification via a Hyperparameter Optimization Scheme for Autonomous Racing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01470v4
• Date: Tue, 11 Apr 2023 08:36:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 18:29:38.074438
• Title: Model Parameter Identification via a Hyperparameter Optimization Scheme for Autonomous Racing Systems
• Title（参考訳）: ハイパーパラメータ最適化による自律走行システムのモデルパラメータ同定
• Authors: Hyunki Seong, Chanyoung Chung, and David Hyunchul Shim
• Abstract要約: ハイパーパラメータ最適化スキーム(MI-HPO)を用いたモデルパラメータ同定手法を提案する。 実験では、MI-HPOは従来のパラメータ同定法より13倍以上早く収束している。 モデルベースシステムを検証するために広範囲なフィールドテストを行い、安定した障害物回避と217km/hまでの高速運転を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.613072342189595
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this letter, we propose a model parameter identification method via a hyperparameter optimization scheme (MI-HPO). Our method adopts an efficient explore-exploit strategy to identify the parameters of dynamic models in a data-driven optimization manner. We utilize our method for model parameter identification of the AV-21, a full-scaled autonomous race vehicle. We then incorporate the optimized parameters for the design of model-based planning and control systems of our platform. In experiments, MI-HPO exhibits more than 13 times faster convergence than traditional parameter identification methods. Furthermore, the parametric models learned via MI-HPO demonstrate good fitness to the given datasets and show generalization ability in unseen dynamic scenarios. We further conduct extensive field tests to validate our model-based system, demonstrating stable obstacle avoidance and high-speed driving up to 217 km/h at the Indianapolis Motor Speedway and Las Vegas Motor Speedway. The source code for our work and videos of the tests are available at https://github.com/hynkis/MI-HPO.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ハイパーパラメータ最適化方式(MI-HPO)を用いたモデルパラメータ同定手法を提案する。 提案手法は,データ駆動最適化方式で動的モデルのパラメータを同定する効率的な探索探索戦略を採用する。 本手法は,フルスケールの自動運転車であるAV-21のモデルパラメータ同定に有効である。 次に、モデルベースの計画・制御システムの設計に最適化されたパラメータを組み込む。 実験では、MI-HPOは従来のパラメータ同定法より13倍以上早く収束している。 さらに、MI-HPOを用いて学習したパラメトリックモデルは、与えられたデータセットに適合し、目に見えない動的シナリオにおける一般化能力を示す。 我々はさらに,インディアナポリス・モーター・スピードウェイとラスベガス・モーター・スピードウェイで,安定的な障害物回避と最高217km/hの高速走行を実証し,モデルベースのシステムを検証するための広範囲なフィールドテストを実施した。 私たちの仕事とテストのビデオのソースコードは、https://github.com/hynkis/mi-hpoで閲覧できます。

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