LLA-MPC：面向自动驾驶赛车的快速自适应控制
机器人学
2025-05-27 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
我们提出了回溯与前瞻自适应模型预测控制(Look-Back and Look-Ahead Adaptive Model Predictive Control, LLA-MPC)，这是一种用于自动驾驶赛车的实时自适应控制框架，旨在解决轮胎-路面交互快速变化的挑战。与需要大量数据收集或离线训练的现有方法不同，LLA-MPC 采用模型库实现即时适应，无需学习期。它集成了两个关键机制：一个回溯窗口，用于评估近期的车辆行为以选择最准确的模型；以及一个前瞻时域，用于基于识别的动力学优化轨迹规划。随后，选定的模型与估计的摩擦系数被纳入轨迹规划器，以实时优化参考路径。在多种赛车场景下的实验表明，LLA-MPC 在适应速度与操控性上均优于现有方法，即使在突发摩擦变化期间亦然。其无学习、计算高效的设计实现了快速适应，使其成为多表面环境中高速自动驾驶赛车的理想选择。
引用
@article{arxiv.2505.19512,
title = {LLA-MPC: Fast Adaptive Control for Autonomous Racing},
author = {Maitham F. AL-Sunni and Hassan Almubarak and Katherine Horng and John M. Dolan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.19512},
year = {2025}
}