sequential convex programming

طرق برمجة محدبة متسلسلة للتخطيط الأمثل للمسار في الوقت الفعلي في سباقات المركبات ذاتية القيادة

خلاصة

تتميز مشاكل التحسين لتخطيط المسار في سباقات المركبات ذاتية القيادة بعدم الخطية وعدم التحدب. بدلاً من حل مشكلات التحسين هذه، عادةً ما يتم حل التقريب المحدب لتحقيق معدل تحديث مرتفع. نقدم مخطط مسار للتحكم التنبئي (MPC) قادر على التحكم في الوقت الفعلي استنادًا إلى نموذج مركبة غير خطية أحادية المسار وصيغة الإطارات السحرية لـ Pacejka لسباقات المركبات المستقلة. بعد صياغة مشكلة تحسين المسار غير المحدب العامة، قمنا بتكوين تقريب محدب باستخدام البرمجة المحدبة المتسلسلة (SCP). تعمل أحدث التقنيات على تحديد قيود المسار باستخدام الخطية التسلسلية (SL)، وهي طريقة لتخفيف القيود. لا يمكن ضمان أن تكون حلول مشكلة التحسين المريحة مجدية في مشكلة التحسين غير المحدبة. نقترح تقييدًا محدبًا متسلسلًا (SCR) كوسيلة لتحديد قيود المسار. يضمن SCR أن الحلول الناتجة ممكنة في مشكلة التحسين غير المحدبة. نظهر الجدوى العودية للحلول لمشكلة التحسين المقيدة. يتم تقييم MPC على نسخة مصغرة من مضمار سباق Hockenheimring في المحاكاة. تظهر النتائج أن MPC الذي يستخدم SCR ينتج أوقات دورات أسرع من MPC الذي يستخدم SL، في حين لا يزال قادرًا على التعامل مع الوقت الفعلي.

تعليمات

0. قم باستنساخ هذا الريبو أو تنزيله وافتح MATLAB في هذا المجلد
1. افتح "رمز" المجلد عبر cd code في MATLAB
2. اختياري: اختر سيناريو تم تكوينه مسبقًا في الملف "run.m" وبدلاً من ذلك، قم بتكوين تكوين فردي كما هو موضح في الفقرة التالية
3. قم بتشغيل السيناريو عبر run()

استنساخ النتائج الورقية

يقوم code+evaluationpaper.m بإعادة إنتاج نتائج المحاكاة. بعد ذلك، تتوفر النتائج في المجلد results .

إعدادات

في المجلد "code/+config"، يتم تخزين جميع تكوينات السيناريوهات والمركبات. يمكنك دمج العناصر الأساسية مع ما يعجبك أو حتى إنشاء تكوين جديد تمامًا

متطلبات

• ماتلاب
  • الإصدار: R2021a الموصى به، الحد الأدنى R2019a
  • صندوق أدوات الرياضيات الرمزية
  • الإحصائيات وأدوات التعلم الآلي (مطلوبة للتقييم فقط)
• حلالا
  • أوصى IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.10
  • وبدلاً من ذلك، quadprog MATLAB عبر "Symbolic Math Toolbox"

تم اختباره على UNIX (Ubuntu 18.04 64-bit) وWindows 10 64-bit وMATLAB R2021a وR2019b وR2019a

شكر وتقدير

يتم دعم هذا البحث من قبل Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG، مؤسسة الأبحاث الألمانية) ضمن برنامج الأولوية SPP 1835 التعاوني التفاعلي للسيارات وبرنامج الدراسات العليا GRK 1856 وحدات إمداد الطاقة المتكاملة للتنقل الإلكتروني على الطرق.

مرجع

[1] ب. شيف، ت. هينكين، م. كلوك، ب. الرفاعي. "طرق البرمجة المحدبة المتسلسلة للتخطيط الأمثل للمسار في الوقت الفعلي في سباقات المركبات ذاتية القيادة"

 @ARTICLE{scheffe2022sequential,
  author={Scheffe, Patrick and Henneken, Theodor Mario and Kloock, Maximilian and Alrifaee, Bassam},
  journal={IEEE Transactions on Intelligent Vehicles},
  title={Sequential Convex Programming Methods for Real-time Optimal Trajectory Planning in Autonomous Vehicle Racing},
  year={2022},
  volume={},
  number={},
  pages={1-1},
  doi={10.1109/TIV.2022.3168130}
}