基于F1TENTH平台优化定时循环赛车的实时性能
机器人学
2022-12-12 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
由于高速与动态特性，自动驾驶赛车中的运动规划与控制是最具挑战性且安全攸关的任务之一。由于车载嵌入式处理单元的资源受限以及严格的延迟要求，底层控制节点需要高度优化。部分此类保证可在应用层提供，例如使用ROS2的实时执行器。然而，由于许多现代控制算法（如模型预测控制）依赖于在每次迭代中求解复杂的在线优化问题，其性能远不能令人满意。在本文中，我们提出了一种简单而有效的多线程技术，用于优化资源受限的自动驾驶赛车平台上在线控制算法的吞吐率。我们通过维护一个系统化的工作线程池来并行求解优化问题，从而以缩短控制输入指令间延迟的方式改善系统性能。我们进一步使用在Nvidia Xavier AGX平台上运行的模型预测轮廓控制（MPCC）算法证明了方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2212.04549,
title = {Optimizing Real-Time Performances for Timed-Loop Racing under F1TENTH},
author = {Nitish Gupta and Kurt Wilson and Zhishan Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.04549},
year = {2022}
}