IteraOptiRacing：面向迭代最优性能的实时自主赛车统一规划-控制框架
机器人学
2025-07-15 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出一种统一的规划-控制策略，用于在自主赛车环境中与其他赛车竞争，称为 IteraOptiRacing。该统一策略基于用于迭代任务的迭代线性二次型控制器（i2LQR），可在存在周围赛车障碍物的情况下提高环路时间性能。通过迭代使用 ego 车的历史数据，本文在该统一策略中考虑了多辆移动车辆的障碍规避和时间成本优化，生成无碰撞且时间最优的轨迹。该算法的恒定低计算负担以及适合并行计算的特性，使其在竞争性赛车场景中具备实时操作能力。为验证其性能，我们在高保真模拟器中进行了仿真测试，模拟场景中包含多个随机生成的动态代理人。结果表明，所提出的策略在所有随机生成的自主赛车场景中均优于现有方法，实现了对 ego 赛车的增强机动能力。
引用
@article{arxiv.2507.09714,
title = {IteraOptiRacing: A Unified Planning-Control Framework for Real-time Autonomous Racing for Iterative Optimal Performance},
author = {Yifan Zeng and Yihan Li and Suiyi He and Koushil Sreenath and Jun Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.09714},
year = {2025}
}