論文の概要: Lane-Keeping Control of Autonomous Vehicles Through a Soft-Constrained Iterative LQR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16900v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 15:58:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 17:54:34.973289
• Title: Lane-Keeping Control of Autonomous Vehicles Through a Soft-Constrained Iterative LQR
• Title（参考訳）: ソフト制約反復型LQRによる自動車のレーンキーピング制御
• Authors: Der-Hau Lee
• Abstract要約: 我々は、CILQRアルゴリズムとモデル予測制御(MPC)制約緩和法を統合することで、ソフト制約付き反復線形四元数レギュレータ(Soft-CILQR)アルゴリズムを開発した。 数値シミュレーションでは, ソフトCILQRおよびCILQRソルバは, 正常に基準に向かってシステムを動かすことができたが, 加法障害を伴う条件下でのCILQRソルバよりもスムーズなステアリング入力軌道を得ることができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The accurate prediction of smooth steering inputs is crucial for autonomous vehicle applications because control actions with jitter might cause the vehicle system to become unstable. To address this problem in automobile lane-keeping control without the use of additional smoothing algorithms, we developed a soft-constrained iterative linear-quadratic regulator (soft-CILQR) algorithm by integrating CILQR algorithm and a model predictive control (MPC) constraint relaxation method. We incorporated slack variables into the state and control barrier functions of the soft-CILQR solver to soften the constraints in the optimization process so that stabilizing control inputs can be calculated in a relatively simple manner. Two types of automotive lane-keeping experiments were conducted with a linear system dynamics model to test the performance of the proposed soft-CILQR algorithm and to compare its performance with that of the CILQR algorithm: numerical simulations and experiments involving challenging vision-based maneuvers. In the numerical simulations, the soft-CILQR and CILQR solvers managed to drive the system toward the reference state asymptotically; however, the soft-CILQR solver obtained smooth steering input trajectories more easily than did the CILQR solver under conditions involving additive disturbances. In the experiments with visual inputs, the soft-CILQR controller outperformed the CILQR controller in terms of tracking accuracy and steering smoothness during the driving of an ego vehicle on TORCS.
• Abstract（参考訳）: ジッタによる制御動作が車両システムの不安定化を引き起こす可能性があるため、スムーズなステアリング入力の正確な予測は自動運転車アプリケーションにとって極めて重要である。 そこで本研究では,CILQRアルゴリズムとモデル予測制御(MPC)制約緩和法を統合することで,自動車車線維持制御におけるこの問題に対処するため,ソフトコントラクト付き反復線形クアッドラティックレギュレータ(Soft-CILQR)アルゴリズムを開発した。 我々は,スラック変数をソフトCILQRソルバの状態と制御障壁関数に組み込んで最適化プロセスの制約を緩和し,安定化制御入力を比較的簡単な方法で計算できるようにした。 2種類の自動車車線維持実験を線形システムダイナミクスモデルを用いて行い,提案するソフトシルqrアルゴリズムの性能をテストし,その性能をcilqrアルゴリズムと比較した。 数値シミュレーションでは, ソフトCILQRおよびCILQRソルバは漸近的に基準状態に向かってシステムを駆動することができたが, 加法障害を伴う条件下でのCILQRソルバよりもスムーズなステアリング入力軌道を得ることができた。 視覚入力を用いた実験では、TORCS上でのエゴ車両の運転時のトラッキング精度とステアリングのスムーズさにおいて、ソフトCILQRコントローラはCILQRコントローラよりも優れていた。

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