面向自动赛车的基于学习的模型预测控制与移动视窗状态估计
最优化与控制
2025-10-08 v1
摘要
本文针对自动驾驶赛车问题，引入一种基于高斯过程回归的学习型非线性模型预测控制器 (NMPC) 与移动视窗估计器 (MHE) 的耦合方案。赛车问题通过基于NMPC的离线轨迹规划器求解，该规划器在考虑车辆物理限制和赛道约束的前提下计算最优轨迹。所开发的控制器还进一步增强，采用基于高斯过程的学习扩展提高了模型预测 accuracy。所提出的控制、估计与规划方案在两个不同的赛车赛道上进行了评估。代码可在 https://github.com/yassinekebbati/GP_Learning-based_MPC_with_MHE 查阅。
引用
@article{arxiv.2510.05366,
title = {Learning-based model predictive control with moving horizon state estimation for autonomous racing},
author = {Yassine Kebbati and Andreas Rauh and Naima Ait-Oufroukh and Dalil Ichalal and Vincent Vigneron},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.05366},
year = {2025}
}