[論文レビュー] Design and Implementation of Path Trackers for Ackermann Drive based Vehicles

Adarsh Patnaik, Manthan Patel+7 more|arXiv (Cornell University)|Dec 5, 2020

Vehicle Dynamics and Control Systems参考文献 23被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、アッカーマンステアの自動運転車両に対して、純追従、スタンレー、PID、LQR、およびモデル予測制御（MPC）の複数のパス追従制御器を設計・シミュレーション・実装している。シミュレーション環境およびインストルメンテッドされたMahindra e2o車両を用いた実世界テストを通じて、中速度の都市部シナリオにおいてMPCが、計算コストの高さや調整の複雑さを除けば、安定性と制約処理の優位性から他の制御器を上回ることを示している。

ABSTRACT

This article is an overview of the various literature on path tracking methods and their implementation in simulation and realistic operating environments.The scope of this study includes analysis, implementation,tuning, and comparison of some selected path tracking methods commonly used in practice for trajectory tracking in autonomous vehicles. Many of these methods are applicable at low speed due to the linear assumption for the system model, and hence, some methods are also included that consider nonlinearities present in lateral vehicle dynamics during high-speed navigation. The performance evaluation and comparison of tracking methods are carried out on realistic simulations and a dedicated instrumented passenger car, Mahindra e2o, to get a performance idea of all the methods in realistic operating conditions and develop tuning methodologies for each of the methods. It has been observed that our model predictive control-based approach is able to perform better compared to the others in medium velocity ranges.

研究の動機と目的

• アッカーマン駆動の自動運転車両における主要なパス追従手法を、シミュレーションおよび実世界の条件の両方で分析・実装・比較すること。
• アクチュエータ遅延、未モデル化ダイナミクス、不整地帯などの現実的な制約下での制御性能を評価すること。
• 実乗用車（Mahindra e2o）を用いた実験的テストに基づいて、各制御器の調整手法を開発すること。
• 中速度の都市走行シナリオにおける、最もロバストで正確なパス追従手法を特定すること。
• リアルタイムの自動運転車両システムへのMPCのような高度な制御器の導入の可能性と課題を調査すること。

提案手法

• 低速〜中速走行に適した線形化仮定を用いた運動学的バイクルモデルを、車両ダイナミクスに開発した。
• 5つのパス追従制御器を実装した：純追従、スタンレー、PID、LQR、および二次コスト関数を用いたモデル予測制御（MPC）。
• ROS（ロボットオペレーティングシステム）を用いてシミュレーションおよびリアルタイム実装を実施し、シミュレーションと物理的車両間でのコード再利用を可能にした。
• 4つの標準化されたパス（直線、円形、レーン移動、サイン波形）を用いて、制御の比較を制御可能にした。
• 横方向制御性能のための一貫性ある速度を確保するため、PIDおよびアダプティブPIDを用いて縦方向速度制御を実施した。
• Mahindra e2o（インストルメンテッドされた乗用車）を用いた実世界テストを通じて、シミュレーション結果の妥当性を検証し、実世界での調整の課題を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 異なるパス追従制御器は、さまざまなパス形状において、クロストラック誤差およびステアリングの滑らかさの観点でどのように性能を発揮するか？
• RQ2 シミュレーションベースのパス追従性能を実世界の車両実装に翻訳する際の主な課題は何か？
• RQ3 実世界の制約下で、純追従やPIDといった単純な制御器と比較して、モデル予測制御（MPC）は、ロバストネスおよび正確性の観点でどの程度優れているか？
• RQ4 未モデル化ダイナミクス（例：ステアリングシャフトの慣性、タイヤ摩擦）は、特に高速走行時において、制御性能をどの程度劣化させるか？
• RQ5 実際の車両で安定的かつ正確なパス追従を達成するために、最も効果的な調整手法は何か？

主な発見

• MPCは、全テストパスおよび全速度範囲（最大35 km/h）において、一貫性があり優れた性能を示し、クロストラック誤差とステアリング速度の変動を効果的に最小化した。
• 純追従およびスタンレー制御器は、単純なパスを有する都市風シナリオでは良好に機能したが、複雑なまたは高カーブの経路では効果が劣った。
• PIDステアリング制御はゲイン調整に極めて敏感であり、急激で不安定なステアリング入力を生じさせ、実世界のパス追従には不適切であった。
• LQRはシミュレーションでは妥当な性能を示したが、境界なしの計算が行われた場合には不安定性を示し、飽和制限の必要性を浮き彫りにした。
• 実世界での実装では、アクチュエータ遅延、小さなステアリング角度分解能の制限、タイヤ-道路摩擦などの未モデル化ダイナミクスによって性能が劣化した。
• 計算コストが高めであるものの、MPCが予測ホライズン内で制約を処理し最適化できることから、リアルタイムの自動運転パス追従の観点で最も有望な候補であった。