sequential convex programming

วิธีการเขียนโปรแกรมตามลำดับนูนสำหรับการวางแผนวิถีที่เหมาะสมที่สุดแบบเรียลไทม์ในการแข่งรถอัตโนมัติ

เชิงนามธรรม

ปัญหาการปรับให้เหมาะสมสำหรับการวางแผนวิถีในการแข่งรถอัตโนมัตินั้นมีลักษณะเฉพาะคือความไม่เชิงเส้นและไม่นูน แทนที่จะแก้ไขปัญหาการปรับให้เหมาะสมเหล่านี้ โดยปกติแล้วการประมาณนูนจะได้รับการแก้ไขแทนเพื่อให้ได้อัตราการอัปเดตที่สูง เรานำเสนอเครื่องมือวางแผนวิถีการควบคุมการคาดการณ์ (MPC) แบบจำลองที่มีความสามารถแบบเรียลไทม์โดยอิงจากโมเดลยานพาหนะทางเดียวแบบไม่เชิงเส้นและสูตรยางวิเศษของ Pacejka สำหรับการแข่งรถอัตโนมัติ หลังจากกำหนดปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดวิถีไม่นูนทั่วไปแล้ว เราจะสร้างการประมาณนูนโดยใช้โปรแกรม Sequential Convex (SCP) ความล้ำสมัยทำให้ข้อจำกัดของแทร็กนูนออกมาโดยใช้ sequential linearization (SL) ซึ่งเป็นวิธีการผ่อนคลายข้อจำกัด การแก้ปัญหาการปรับให้เหมาะสมแบบผ่อนคลายไม่รับประกันว่าจะเป็นไปได้ในปัญหาการปรับให้เหมาะสมแบบไม่นูน เราเสนอข้อจำกัดนูนตามลำดับ (SCR) เป็นวิธีหนึ่งในการนูนข้อจำกัดของแทร็ก SCR รับประกันว่าวิธีแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นจะเป็นไปได้ในปัญหาการปรับให้เหมาะสมที่ไม่นูน เราแสดงความเป็นไปได้แบบเรียกซ้ำของการแก้ปัญหาการปรับให้เหมาะสมที่ถูกจำกัด MPC ได้รับการประเมินบนสนามแข่ง Hockenheimring ในเวอร์ชันปรับขนาดในการจำลอง ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่า MPC ที่ใช้ SCR ให้เวลารอบที่เร็วกว่า MPC ที่ใช้ SL ในขณะที่ยังคงมีความสามารถแบบเรียลไทม์

คำแนะนำ

0. โคลนหรือดาวน์โหลด repo นี้และเปิด MATLAB ในโฟลเดอร์นี้
1. เปิดโฟลเดอร์ 'รหัส' ผ่าน cd code ใน MATLAB
2. ทางเลือก: เลือกสถานการณ์ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าในไฟล์ 'run.m' หรืออีกวิธีหนึ่ง กำหนดค่าการกำหนดค่าแต่ละรายการตามที่อธิบายไว้ในย่อหน้าถัดไป
3. รันสถานการณ์ผ่าน run()

การทำสำเนาผลลัพธ์กระดาษ

code+evaluationpaper.m จะสร้างผลลัพธ์การจำลองขึ้นมาใหม่ หลังจากนั้น ผลลัพธ์จะอยู่ในโฟลเดอร์ results

การกำหนดค่า

ในโฟลเดอร์ 'code/+config' การกำหนดค่าทั้งหมดของสถานการณ์และยานพาหนะจะถูกจัดเก็บไว้ คุณสามารถรวมองค์ประกอบต่างๆ เข้ากับสิ่งที่คุณชอบ หรือแม้แต่สร้างการกำหนดค่าใหม่ทั้งหมดก็ได้

ความต้องการ

• แมทแล็บ
  • เวอร์ชัน: แนะนำ R2021a, ขั้นต่ำ R2019a
  • กล่องเครื่องมือทางคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์
  • กล่องเครื่องมือสถิติและการเรียนรู้ของเครื่อง (จำเป็นสำหรับการประเมินเท่านั้น)
• ตัวแก้ปัญหา
  • แนะนำ IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.10
  • อีกทางหนึ่งคือ quadprog ของ MATLAB ผ่าน 'Symbolic Math Toolbox'

ทดสอบบน UNIX (Ubuntu 18.04 64 บิต) และ Windows 10 64 บิต, MATLAB R2021a, R2019b, R2019a

รับทราบ

งานวิจัยนี้ได้รับการสนับสนุนจาก Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) ภายในโครงการ Priority Program SPP 1835 Cooperative Interacting Automobiles และ Post Graduate Program GRK 1856 Integrated Energy Supply Modules for Roadbound E-Mobility

อ้างอิง

[1] พี. เชฟเฟ่, ที. เฮนเนเก้น, เอ็ม. คลูค, บี. อัลริฟาอี "วิธีการเขียนโปรแกรมตามลำดับนูนสำหรับการวางแผนวิถีที่เหมาะสมที่สุดแบบเรียลไทม์ในการแข่งรถอัตโนมัติ"

 @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}
}