論文の概要: Learning Terrain-Aware Kinodynamic Model for Autonomous Off-Road Rally
Driving With Model Predictive Path Integral Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00676v2
- Date: Fri, 22 Sep 2023 07:53:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-25 19:05:06.576497
- Title: Learning Terrain-Aware Kinodynamic Model for Autonomous Off-Road Rally
Driving With Model Predictive Path Integral Control
- Title（参考訳）: モデル予測経路積分制御を用いた自律オフロードラリー駆動のための地形認識キノダイナミックモデル学習
- Authors: Hojin Lee, Taekyung Kim, Jungwi Mun, Wonsuk Lee
- Abstract要約: 本稿では,固有受容情報と外部受容情報の両方に基づいて,地形を考慮したキノダイナミクスモデルを学習する手法を提案する。
提案モデルでは、6自由度運動の信頼性予測が生成され、接触相互作用を推定することもできる。
シミュレーションされたオフロードトラック実験により提案手法の有効性を実証し,提案手法がベースラインより優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.23755398158039
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: High-speed autonomous driving in off-road environments has immense potential
for various applications, but it also presents challenges due to the complexity
of vehicle-terrain interactions. In such environments, it is crucial for the
vehicle to predict its motion and adjust its controls proactively in response
to environmental changes, such as variations in terrain elevation. To this end,
we propose a method for learning terrain-aware kinodynamic model which is
conditioned on both proprioceptive and exteroceptive information. The proposed
model generates reliable predictions of 6-degree-of-freedom motion and can even
estimate contact interactions without requiring ground truth force data during
training. This enables the design of a safe and robust model predictive
controller through appropriate cost function design which penalizes sampled
trajectories with unstable motion, unsafe interactions, and high levels of
uncertainty derived from the model. We demonstrate the effectiveness of our
approach through experiments on a simulated off-road track, showing that our
proposed model-controller pair outperforms the baseline and ensures robust
high-speed driving performance without control failure.
- Abstract（参考訳）: オフロード環境での高速自動運転は、様々な応用に多大な可能性があるが、車両と陸上の相互作用の複雑さによる課題もある。
このような環境では、車両が動きを予測し、地形の標高の変動など環境の変化に応じて積極的に制御を調整することが重要である。
そこで本研究では, 固有受容情報と外受容情報の両方に基づいて, 地形認識型キノダイナミックモデルを学ぶ手法を提案する。
提案モデルでは,6自由度運動の信頼度予測が生成され,訓練中に接点間相互作用を推定できる。
これにより、不安定な動き、不安定な相互作用、モデルから派生した高い不確実性を伴うサンプル軌道をペナルティ化する適切なコスト関数設計により、安全で堅牢なモデル予測コントローラの設計が可能になる。
本手法の有効性をシミュレーションしたオフロード軌道実験により実証し,提案するモデル・コントローラペアがベースラインを上回り,制御障害のない堅牢な高速運転性能を確保できることを示す。
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