sequential convex programming

Metode Pemrograman Cembung Berurutan untuk Perencanaan Lintasan Optimal Waktu Nyata dalam Balap Kendaraan Otonom

Abstrak

Masalah optimasi perencanaan lintasan dalam balap kendaraan otonom dicirikan oleh nonlinier dan nonkonveksitas. Alih-alih menyelesaikan masalah pengoptimalan ini, biasanya pendekatan cembung diselesaikan untuk mencapai tingkat pembaruan yang tinggi. Kami menghadirkan perencana lintasan model kontrol prediktif (MPC) berkemampuan real-time berdasarkan model kendaraan jalur tunggal nonlinier dan formula ban ajaib Pacejka untuk balap kendaraan otonom. Setelah merumuskan masalah umum optimasi lintasan noncembung, kami membentuk pendekatan cembung menggunakan sekuensial convex programming (SCP). Teknologi canggih menyatukan batasan lintasan menggunakan linearisasi sekuensial (SL), yang merupakan metode untuk melonggarkan batasan. Solusi terhadap masalah optimasi santai tidak dijamin layak dalam masalah optimasi nonkonveks. Kami mengusulkan pembatasan konveks sekuensial (SCR) sebagai metode untuk mencembungkan batasan jalur. SCR menjamin bahwa solusi yang dihasilkan layak untuk masalah optimasi nonkonveks. Kami menunjukkan kelayakan solusi rekursif untuk masalah optimasi terbatas. MPC dievaluasi pada versi skala trek balap Hockenheimring dalam simulasi. Hasilnya menunjukkan bahwa MPC yang menggunakan SCR menghasilkan waktu putaran lebih cepat dibandingkan MPC yang menggunakan SL, namun tetap mampu secara real-time.

instruksi

0. kloning atau unduh repo ini dan buka MATLAB di folder ini
1. buka folder 'kode' melalui cd code di MATLAB
2. opsional: pilih skenario yang telah dikonfigurasi sebelumnya di file 'run.m' Alternatifnya, konfigurasikan konfigurasi individual seperti yang dijelaskan dalam paragraf berikutnya
3. jalankan skenario melalui run()

Reproduksi Hasil Kertas

code+evaluationpaper.m mereproduksi hasil simulasi. Setelah itu, hasilnya tersedia di folder results .

Konfigurasi

Di folder 'code/+config', semua konfigurasi skenario dan kendaraan disimpan. Anda dapat menggabungkan blok penyusun sesuai keinginan Anda atau bahkan membuat konfigurasi yang benar-benar baru

Persyaratan

• MATLAB
  • Versi: direkomendasikan R2021a, minimum R2019a
  • Kotak Peralatan Matematika Simbolik
  • Kotak Alat Statistik dan Pembelajaran Mesin (hanya diperlukan untuk evaluasi)
• Pemecah
  • merekomendasikan IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.10
  • sebagai alternatif, quadprog MATLAB melalui 'Symbolic Math Toolbox'

diuji pada UNIX (Ubuntu 18.04 64-bit) dan Windows 10 64-bit, MATLAB R2021a, R2019b, R2019a

Ucapan Terima Kasih

Penelitian ini didukung oleh Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) dalam Program Prioritas SPP 1835 Cooperative Interacting Automobiles dan Program Pascasarjana GRK 1856 Modul Pasokan Energi Terpadu untuk E-Mobility Roadbound.

Referensi

[1] P. Scheffe, T. Henneken, M. Kloock, B. Alrifaee. "Metode Pemrograman Cembung Berurutan untuk Perencanaan Lintasan Optimal Waktu Nyata dalam Balap Kendaraan Otonom"

 @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}
}