論文の概要: Learning-Aided Warmstart of Model Predictive Control in Uncertain Fast-Changing Traffic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02918v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 16:00:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 14:21:54.113569
• Title: Learning-Aided Warmstart of Model Predictive Control in Uncertain Fast-Changing Traffic
• Title（参考訳）: 不確定な高速交通におけるモデル予測制御の学習支援ウォームスタート
• Authors: Mohamed-Khalil Bouzidi, Yue Yao, Daniel Goehring, Joerg Reichardt
• Abstract要約: 我々は、ネットワークベースのマルチモーダル予測器を用いて、自律走行車軌道の提案を生成する。 このアプローチにより,複数の局所最小値の同定が可能となり,初期推定精度が向上する。 我々はモンテカルロシミュレーションによるアプローチを異なるシナリオで検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0965639599405366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model Predictive Control lacks the ability to escape local minima in nonconvex problems. Furthermore, in fast-changing, uncertain environments, the conventional warmstart, using the optimal trajectory from the last timestep, often falls short of providing an adequately close initial guess for the current optimal trajectory. This can potentially result in convergence failures and safety issues. Therefore, this paper proposes a framework for learning-aided warmstarts of Model Predictive Control algorithms. Our method leverages a neural network based multimodal predictor to generate multiple trajectory proposals for the autonomous vehicle, which are further refined by a sampling-based technique. This combined approach enables us to identify multiple distinct local minima and provide an improved initial guess. We validate our approach with Monte Carlo simulations of traffic scenarios.
• Abstract（参考訳）: モデル予測制御は、非凸問題において局所ミニマを逃れる能力に欠ける。 さらに、急激で不確実な環境では、従来のウォームスタートは、最終段階から最適軌跡を用いており、しばしば現在の最適軌跡を適切に正確に推定することができない。 これは収束障害や安全性の問題を引き起こす可能性がある。 そこで本研究では,モデル予測制御アルゴリズムのウォームスタート学習のためのフレームワークを提案する。 提案手法は,ニューラルネットワークに基づくマルチモーダル予測器を用いて,サンプリング手法によりさらに改良された自律走行車のための複数の軌道提案を生成する。 この組み合わせにより、複数の異なる局所最小値を同定し、初期推定を改良することができる。 交通シナリオのモンテカルロシミュレーションによるアプローチを検証する。

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