[论文解读] A Learning-Based Tune-Free Control Framework for Large Scale Autonomous Driving System Deployment
该论文提出了一种基于学习的、无需调参的控制框架，可自动为不同车辆和环境下的自动驾驶系统实现参数调优。通过结合机器学习进行动态建模、开环映射，以及基于贝叶斯优化的闭环控制（如PID、LQR），该框架在模拟和真实世界测试中均显著提升了控制性能与调优效率，测试覆盖美国和中国。
This paper presents the design of a tune-free (human-out-of-the-loop parameter tuning) control framework, aiming at accelerating large scale autonomous driving system deployed on various vehicles and driving environments. The framework consists of three machine-learning-based procedures, which jointly automate the control parameter tuning for autonomous driving, including: a learning-based dynamic modeling procedure, to enable the control-in-the-loop simulation with highly accurate vehicle dynamics for parameter tuning; a learning-based open-loop mapping procedure, to solve the feedforward control parameters tuning; and more significantly, a Bayesian-optimization-based closed-loop parameter tuning procedure, to automatically tune feedback control (PID, LQR, MRAC, MPC, etc.) parameters in simulation environment. The paper shows an improvement in control performance with a significant increase in parameter tuning efficiency, in both simulation and road tests. This framework has been validated on different vehicles in US and China.
研究动机与目标
- 消除自动驾驶控制系统中人工参与的参数调优。
- 实现在不同车辆和驾驶环境下的快速、一致的自动驾驶系统部署。
- 通过自动化的、数据驱动的参数优化，提升控制性能与调优效率。
- 在美中两国的真实车辆上验证该框架。
提出的方法
- 基于学习的动态建模流程可为控制回路仿真生成精确的车辆动力学模型。
- 基于学习的开环映射流程可自动化实现前馈控制参数调优。
- 基于贝叶斯优化的闭环流程可在模拟环境中自动调优反馈控制器（如PID、LQR、MPC）。
- 该框架将上述三种流程整合为统一的、端到端的无调参调优流水线。
- 整个调优过程在真实部署前均在模拟环境中完成，减少了对物理测试的依赖。
- 该方法利用机器学习实现对不同车辆平台和环境条件的泛化能力。
实验结果
研究问题
- RQ1完全自动化、无需人工干预的框架能否有效调优自动驾驶系统的控制参数？
- RQ2基于学习的动态建模与贝叶斯优化的结合如何提升调优效率与控制性能？
- RQ3该框架在不同车辆与驾驶环境中的泛化能力如何？
- RQ4与传统调优方法相比，该框架在模拟与真实世界测试中的性能提升程度如何？
主要发现
- 该框架在模拟与真实道路测试中均显著提升了控制性能。
- 参数调优效率大幅提升，显著减少了人工调优迭代次数。
- 该框架已在美中两国的多种车辆平台上成功验证。
- 贝叶斯优化的使用实现了高效且有效的闭环参数调优，无需人工干预。
- 基于学习的动态建模流程实现了高保真度仿真，确保了精确的控制调优。
- 开环与闭环参数调优的端到端自动化实现了可扩展的部署。
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