[論文レビュー] Gain Scheduling LPV Control Scheme for the Autonomous Guidance Problem using a Dynamic Modelling Approach

Eugenio Alcalá, Vicenç Puig+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2017

Vehicle Dynamics and Control Systems参考文献 7被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、運動学的および動力学的車両モデルを用いて縦方向および横方向制御を分離することで、自律走行車両の誘導のためのゲインスケジューリングLPV制御方式を提案する。段階的設計により、動力学的制御（内側ループ）が運動学的制御（外側ループ）よりも高速に動作するようにし、安定性および性能を向上させるために2つの小規模なLMI-LQR問題を解く。都市シナリオのシミュレーションにおいて、速度誤差が0.5 km/h未塔、横方向誤差が1m未塔を達成した。

ABSTRACT

This work proposes a solution for the longitudinal and lateral control problem of urban autonomous vehicles using a gain scheduling LPV control approach. Using the kinematic and dynamic vehicle models, a linear parameter varying (LPV) representation is adopted and a cascade control methodology is proposed for controlling both vehicle behaviours. In particular, for the control design, the use of both models separately lead to solve two LPV LMI-LQR problems. Furthermore, to achieve the desired levels of performance, an approach based on cascade design of the the kinematic and dynamic controllers has been proposed. This cascade control scheme is based on the idea that the dynamic closed loop behaviour is designed to be faster than the kinematic closed loop one. The obtained gain scheduling LPV control approach, jointly with a trajectory generation module, has presented suitable results in a simulated city driving scenario.

研究の動機と目的

• 交通、インfra構造、安全制約が増加する都市環境における、複雑な自律誘導問題に対処する。
• 単一モデル制御の限界を克服するため、運動学的および動力学的車両挙動を分離することで、より正確で安定した制御を実現する。
• 内側の動力学的ループが外側の運動学的ループよりも高速に動作するようにすることで、縦方向および横方向の混合制御における性能およびロバストネスを向上させる。
• 線形行列不等式（LMI）に基づくLQR設計を用いて、変動する車両運転条件に対応可能なスケーラブルでモジュラーな制御ソリューションを開発する。
• 複雑で動的なシナリオ下でも実現可能性と性能を示すために、現実的な都市ドライブシミュレーションで手法を検証する。

提案手法

• 異なる時間スケールの挙動を捉えるために、分離された運動学的および動力学的モデルを用いて車両の線形パrameter変動（LPV）表現を構築する。
• 設計プロセスを簡素化するため、運動学的外側ループ（位置および姿勢制御）用と動力学的内側ループ（速度およびヨー速度制御）用の2つの独立したLMI-LQRコントローラーを設計する。
• 動力学的コントローラーが運動学的コントローラーよりも高速に動作するように、段階的制御アーキテクチャを実装し、階層的制御により安定性および性能を確保する。
• 閉ループ極配置を調整し、望ましい過渡応答を得るために、減衰率制約（動力学的ループでη = 3、運動学的ループでβ = 0.5）を用いる。
• 制御方式を軌道生成モジュールと統合し、模擬都市環境におけるコントローラーのための滑らかな参照信号を生成する。
• 現実的な都市ドライブ条件下で、速度、位置、制御入力のトレースに対してシミュレーション結果を用いて制御性能を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一の制御フレームワークは、都市部の自律走行走行シナリオにおいて、縦方向および横方向の車両ダイナミクスを効果的に管理できるか？
• RQ2 分離された運動学的および動力学的モデルを有する段階的LPV制御構造は、統合型コントローラーと比較して性能および安定性を向上させられるか？
• RQ3 内側ループの動的応答をより速く制御することの、全体のシステム性能およびロバストネスに与える影響は何か？
• RQ4 LPVモデルに適用されたLMI-LQR技術は、車両速度および旋回速度の変動にわたって安定性および性能を確保できるか、その程度はいかほどか？
• RQ5 複雑で現実に近い都市ドライブシナリオにおいて、得られた制御行動および追従誤差はどのように振る舞うか？

主な発見

• 運動学的・動力学的段階的LPV制御方式により、最大線形速度誤差が0.5 km/hに抑えられ、曲率のある経路でも参照速度を効果的に追従した。
• 積分作用のおかげで角速度応答が向上したが、カーブ出口での参照信号の急変動により一部のオーバーシュートが発生した。
• 通常走行時、縦方向位置誤差は0.4 m未塔を維持し、定常状態下での良好な経路追従性を示した。
• 横方向位置誤差は数デシメートルの範囲に抑えられ、高車速および高角速度時ではわずかに増加したが、都市走行においては許容範囲内であった。
• ステアリング制御行動は滑らかに振る舞ったが、縦方向および横方向ダイナミクスの高い結合性とブレーキ制御の欠如により、カーブ進入時にブレーキ力信号が急激に変化した。
• 閉ループ極配置の確認により、両コントローラーがそれぞれの減衰率制約（η = 3、β = 0.5）を満たしており、階層的設計の妥当性が裏付けられ、安定で高速な内側ループダイナミクスが確保された。