論文の概要: Evaluation of Local Planner-Based Stanley Control in Autonomous RC Car Racing Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15152v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 15:50:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 13:13:36.200881
- Title: Evaluation of Local Planner-Based Stanley Control in Autonomous RC Car Racing Series
- Title（参考訳）: 自動RCカーシリーズにおけるローカルプランナー型スタンレー制御の評価
- Authors: Máté Fazekas, Zalán Demeter, János Tóth, Ármin Bogár-Németh, Gergely Bári,
- Abstract要約: 本稿では,自動RCカーレースの制御手法を提案する。
実際のLiDARポイントクラウド上では、ローカルパスのみを計画している。
1/10サイズのRCカーでテストし、ベースソリューションから実際のF110thレースにおける最適設定までのチューニング手順を示す。
- 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: This paper proposes a control technique for autonomous RC car racing. The presented method does not require any map-building phase beforehand since it operates only local path planning on the actual LiDAR point cloud. Racing control algorithms must have the capability to be optimized to the actual track layout for minimization of lap time. In the examined one, it is guaranteed with the improvement of the Stanley controller with additive control components to stabilize the movement in both low and high-speed ranges, and with the integration of an adaptive lookahead point to induce sharp and dynamic cornering for traveled distance reduction. The developed method is tested on a 1/10-sized RC car, and the tuning procedure from a base solution to the optimal setting in a real F1Tenth race is presented. Furthermore, the proposed method is evaluated with a comparison to a more simple reactive method, and in parallel to a more complex optimization-based technique that involves offline map building the global optimal trajectory calculation. The performance of the proposed method compared to the latter, referring to the lap time, is that the proposed one has only 8% lower average speed. This demonstrates that with appropriate tuning, a local planning-based method can be comparable with a more complex optimization-based one. Thus, the performance gap is lower than 10% from the state-of-the-art method. Moreover, the proposed technique has significantly higher similarity to real scenarios, therefore the results can be interesting in the context of automotive industry.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自動RCカーレースの制御手法を提案する。
提案手法は,実際のLiDARポイントクラウド上でのみローカルパス計画を実行するため,事前にマップ構築フェーズを必要としない。
レース制御アルゴリズムは、ラップタイムを最小化するために、実際のトラックレイアウトに最適化する能力を持つ必要がある。
本研究では,低域と高速域の両方で移動を安定させるために,Stanleyコントローラを付加制御部品で改良し,適応的なルックアヘッド点を統合することにより,移動距離低減のためのシャープ・ダイナミック・コーナーリングを誘導する。
開発した手法を1/10サイズのRCカーでテストし,F110thレースにおけるベースソリューションから最適設定までのチューニング手順を示す。
さらに,提案手法は,より単純なリアクティブ手法との比較と,大域的最適軌道計算のオフラインマップ構築を含む,より複雑な最適化手法とを併用して評価する。
提案手法の性能は, ラップタイムを参照して, 提案手法が平均速度を8%以下に抑えるのが特徴である。
これは、適切なチューニングを行うことで、局所的な計画ベースの手法がより複雑な最適化ベースの手法に匹敵することを示す。
これにより、最先端手法に比べて性能ギャップは10%以下となる。
さらに,提案手法は実シナリオと極めて類似性が高いため,自動車産業の文脈で興味深い結果が得られる。
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