論文の概要: Enhancing Autonomous Vehicle Navigation with a Clothoid-Based Lateral Controller

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07740v1
• Date: Fri, 07 Aug 2026 20:12:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-13 14:34:37.361522
• Title: Enhancing Autonomous Vehicle Navigation with a Clothoid-Based Lateral Controller
• Title（参考訳）: クロソイドを用いた横方向制御による自動車両ナビゲーションの強化
• Abstract要約: 本研究は、適応的なルックアヘッド機構と組み合わされた布状アプローチを用いて、自動運転車の高度な横方向制御戦略を提案する。 主な焦点は、円滑な曲率遷移へのオイラースパイラルの適用による横方向の安定性と経路追跡精度の向上である。 我々の研究の革新的な側面は、リアルタイム車両力学と道路形状に基づく視線距離の適応調整である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9176056742068814
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study introduces an advanced lateral control strategy for autonomous vehicles using a clothoid-based approach integrated with an adaptive lookahead mechanism. The primary focus is on enhancing lateral stability and path-tracking accuracy through the application of Euler spirals for smooth curvature transitions, thereby reducing passenger discomfort and the risk of vehicle rollover. An innovative aspect of our work is the adaptive adjustment of lookahead distance based on real-time vehicle dynamics and road geometry, which ensures optimal path following under varying conditions. A quasi-feedback control algorithm constructs optimal clothoids at each time step, generating the appropriate steering input. A lead filter compensates for the vehicle's lateral dynamics lag, improving control responsiveness and stability. The effectiveness of the proposed controller is validated through a comprehensive co-simulation using TruckSim and Simulink, demonstrating significant improvements in lateral control performance across diverse driving scenarios. Future directions include scaling the controller for higher-speed applications and further optimization to minimize off-track errors, particularly for articulated vehicles.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、適応的なルックアヘッド機構と組み合わされた布状アプローチを用いて、自動運転車の高度な横方向制御戦略を提案する。 主な焦点は、円滑な曲率遷移へのオイラースパイラルの適用による横方向の安定性と経路追跡精度の向上であり、それによって乗客の不快感と車両の転倒のリスクを低減する。 我々の研究の革新的な側面は、リアルタイム車両力学と道路形状に基づく視線距離の適応調整であり、様々な条件下での最適経路を保証することである。 準フィードバック制御アルゴリズムは、各タイミングで最適な布地を構築し、適切なステアリング入力を生成する。 リードフィルタは車両の横方向のダイナミックスラグを補償し、制御応答性と安定性を向上させる。 提案手法の有効性はTruckSimとSimulinkを用いた総合的なコシミュレーションにより検証され,多種多様な運転シナリオにおける横方向制御性能の大幅な向上が示されている。 将来的には、高速なアプリケーションのためのコントローラのスケーリングや、特に関節車において、オフトラックエラーを最小限に抑えるためのさらなる最適化などが計画されている。

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