[논문 리뷰] Autonomous Head-to-Head Racing in the Indy Autonomous Challenge Simulation Race.

Gabriel Hartmann, Zvi Shiller외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 09. 12.

Robotic Path Planning Algorithms참고 문헌 16인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 인디 애저너머스 챌린지 시뮬레이션 레이스를 위한 애리얼 팀의 자율 주행 제어기의 개발을 제시한다. 이 제어기는 사전에 레이스 라인을 계산하고, 점질량 모델을 사용해 상대 차량의 궤적을 예측함으로써 온라인에서 최적의 주행 동작을 선택한다. 단순한 구조임에도 불구하고, 타원형 트랙에서 최고 시속 300km까지의 충돌 없는 경쟁력 있는 성능을 달성하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 시속 300km를 초과하는 속도에서 다중 차량 간 헤드-투-헤드 레이스에 대응하는 경쟁력 있는 자율 주행 제어기를 개발하기 위해.
• 고속 주행 중 상대 차량과의 충돌을 방지함으로써 안전한 운영을 확보하기 위해.
• 레이스 규칙과 동역학적 실현 가능성 제약 조건을 준수하면서 트랙을 따라의 진전을 최대화하기 위해.
• 계산 효율적인 궤적 예측 및 주행 동작 선택을 통해 실시간 의사결정을 가능하게 하기 위해.

제안 방법

• 제어기는 경로 계획을 안내하기 위해 사전에 기준 레이스 라인을 계산한다.
• 런타임 동안 동역학적으로 실현 가능한 주행 동작 후보들을 소량 생성한다.
• 각 후보는 상대 차량의 예측 궤적을 기반으로 충돌 위험도 평가된다. 상대 차량의 궤적은 점질량 모델로 모델링된다.
• 상대 차량의 궤적 예측은 실시간 계산을 가능하게 하기 위해 점질량 모델에 기반한다.
• 최종 주행 동작은 트랙을 따라의 진전도를 기준으로 선택되며, 레이스 라인 준수를 우선시한다.
• 전체 시스템은 실시간으로 작동하며 속도, 안전성, 트랙 진전도 사이의 균형을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 차량 간 헤드-투-헤드 레이스 환경에서 고속·충돌 없는 성능을 달성하기 위해 자율 주행 제어기는 어떻게 설계될 수 있는가?
• RQ2 실시간 자율 주행에서 상대 차량 궤적을 예측하는 데 있어 단순한 점질량 모델의 효과성은 어떠한가?
• RQ3 사전에 레이스 라인을 계산하고 실시간으로 주행 동작을 선택하는 계산 비용이 낮은 제어기는 고속 시뮬레이션 레이스에서 경쟁적인 성과를 낼 수 있는가?
• RQ4 시속 300km에서 충돌을 피하면서 트랙을 따라의 진전을 얼마나 잘 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 제어기는 IAC 최종 시뮬레이션 레이스를 상대 차량과의 충돌 없이 성공적으로 완주하였다.
• 상대 차량 궤적 예측에 단순한 점질량 모델을 사용했음에도 불구하고, 최고 시속 300km에서의 경쟁력 있는 성능을 달성하였다.
• 사전에 레이스 라인을 계산하고 실시간으로 주행 동작을 선택하는 조합이 효과적인 실시간 의사결정을 가능하게 하였다.
• 다수의 자율 에이전트가 참여하는 동적인 고속 환경에서도 제어 시스템은 뛰어난 견고성을 보였다.