論文の概要: Robust Tube-based Control Strategy for Vision-guided Autonomous Vehicles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18752v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 15:01:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:33:31.956816
- Title: Robust Tube-based Control Strategy for Vision-guided Autonomous Vehicles
- Title（参考訳）: 視覚誘導型自動運転車のロバストチューブ制御戦略
- Authors: Der-Hau Lee,
- Abstract要約: このアルゴリズムの目的は、タイトなターンでの高速コーナーングにおけるロバスト性を高めることである。
提案アルゴリズムはCILQR法やモデル予測制御(MPC)手法よりも車線維持に適している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: A robust control strategy for autonomous vehicles can improve system stability, enhance riding comfort, and prevent driving accidents. This paper presents a novel interpolation tube-based constrained iterative linear quadratic regulator (itube-CILQR) algorithm for autonomous computer-vision-based vehicle lane-keeping. The goal of the algorithm is to enhance robustness during high-speed cornering on tight turns. The advantages of itube-CILQR over the standard tube-approach include reduced system conservatism and increased computational speed. Numerical and vision-based experiments were conducted to examine the feasibility of the proposed algorithm. The proposed itube-CILQR algorithm is better suited to vehicle lane-keeping than variational CILQR-based methods and model predictive control (MPC) approaches using a classical interior-point solver. Specifically, in evaluation experiments, itube-CILQR achieved an average runtime of 3.16 ms to generate a control signal to guide a self-driving vehicle; itube-MPC typically required a 4.67-times longer computation time to complete the same task. Moreover, the influence of conservatism on system behavior was investigated by exploring the interpolation variable trajectories derived from the proposed itube-CILQR algorithm during lane-keeping maneuvers.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車の堅牢な制御戦略は、システムの安定性を改善し、乗り心地を高め、運転事故を防ぐことができる。
本稿では,自律型コンピュータビジョン車線管理のための新しい補間管型制約付き線形二次制御器 (itube-CILQR) アルゴリズムを提案する。
このアルゴリズムの目的は、タイトなターンでの高速コーナーングにおけるロバスト性を高めることである。
itube-CILQRの利点は、システム保守性の低下と計算速度の向上である。
提案手法の有効性を検討するために, 数値的, 視覚的実験を行った。
提案したitube-CILQRアルゴリズムは,従来のインテリアポイントソルバを用いた変分CILQR法やモデル予測制御(MPC)アプローチよりも車線維持に適している。
具体的には、評価実験において、itube-CILQRは、自動運転車を誘導する制御信号を生成するために平均3.16ミリ秒のランタイムを達成した。
さらに, itube-CILQRアルゴリズムから導出した補間可変軌道を車線操作操作中に探索することにより, システム挙動に及ぼす保守性の影響を検討した。
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