[論文レビュー] Autonomous Head-to-Head Racing in the Indy Autonomous Challenge Simulation Race.

Gabriel Hartmann, Zvi Shiller+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 12, 2021

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 16被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、インディ自律チャレンジのシミュレーションレース用にアリエルチームが開発した自律レーシングコントローラーを提示する。このコントローラーは事前にレースラインを計算し、対戦相手の軌道を予測するための点質量モデルを用いて、オンラインで最適なマニューバーを選択する。単純な構成であるが、オвалコース上で時速300 km/hの高速走行においても、衝突のない競争性能を達成した。

ABSTRACT

This paper describes Ariel Team's autonomous racing controller for the Indy Autonomous Challenge (IAC) simulation race \cite{INDY}. IAC is the first multi-vehicle autonomous head-to-head competition, reaching speeds of 300 km/h along an oval track, modeled after the Indianapolis Motor Speedway (IMS). Our racing controller attempts to maximize progress along the track while avoiding collisions with opponent vehicles and obeying the race rules. To this end, the racing controller first computes a race line offline. Then, it repeatedly computes online a small set of dynamically feasible maneuver candidates, each tested for collision with the opponent vehicles. Finally, it selects the maneuver that maximizes progress along the track, taking into account the race line. The maneuver candidates, as well as the predicted trajectories of the opponent vehicles, are approximated using a point mass model. Despite the simplicity of this racing controller, it managed to drive competitively and with no collision with any of the opponent vehicles in the IAC final simulation race.

研究の動機と目的

• 時速300 km/hを超える高速走行において、複数台の車両が対抗するレース環境で競争力のある自律レーシングコントローラーを開発すること。
• 高速走行中のマニューバーにおいて、相手車両との衝突を回避することで安全な運転を保証すること。
• レースルールおよび動的実行可能性制約を守りながら、レースコースに沿った進行を最大化すること。
• 計算効率の良い軌道予測とマニューバー選択を用いて、リアルタイムでの意思決定を可能にすること。

提案手法

• コントローラーは、パスプランニングを支援するため、事前にレースラインをオフラインで計算する。
• 実行時、動的実行可能なマニューバー候補の小さな集合を生成する。
• 各候補について、相手車両の予測軌道（点質量としてモデル化）を用いて衝突リスクを評価する。
• 相手の軌道予測は、高速なオンライン計算を可能にするために点質量モデルに基づく。
• 最終的なマニューバーは、コースに沿った進行度を基準に選択され、レースラインへの準拠を優先する。
• システム全体はリアルタイムで動作し、速度、安全性、コース進行のバランスをとる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにすれば、複数台の車両が対抗する高速走行環境で、衝突のない高性能な自律レーシングコントローラーを実現できるか？
• RQ2 リアルタイム自律レースにおいて、相手の軌道を予測する際に単純な点質量モデルがどの程度有効であるか？
• RQ3 オフラインでレースラインを計算し、計算負荷が低いコントローラーが、高速シミュレーションレースで競争力のある結果を達成できるか？
• RQ4 時速300 km/hで走行する際、衝突を避けながらコース進行をどの程度効果的に維持できるか？

主な発見

• コントローラーは、IACの最終シミュレーションレースを、相手車両との衝突なしに完了した。
• 相手の軌道予測に単純な点質量モデルを用いていながらも、時速300 km/hの高速走行において競争力のある性能を達成した。
• オフラインでのレースライン計算とオンラインでのマニューバー選択の組み合わせにより、効果的なリアルタイム意思決定が可能になった。
• 複数の自律エージェントが存在する動的で高速な環境において、システムの頑健性が示された。