基于曲率集成 MPCC 的自主赛车减圈时间方法
机器人学
2025-03-25 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
自主驾驶技术的广泛应用显著推动了自主赛车领域的发展。模型预测轮廓控制（MPCC）是自主赛车中一种高效的局部轨迹规划方法。然而，传统 MPCC 方法在曲率变化显著的赛道上表现受限，制约了车辆在自主赛车中的性能。为此，本文提出一种曲率集成 MPCC（CiMPCC）局部轨迹规划方法，用于自主赛车。该方法基于赛道中心线的曲率优化局部轨迹的速度。具体实现方面，将赛道中心线的曲率映射到参考速度轮廓中，再纳入代价函数以优化局部轨迹的速度。该参考速度轮廓通过对赛道中心线曲率进行归一化和映射创建，从而确保在曲率变化显著的赛道上实现高效且以性能为导向的局部轨迹规划。本文在配备 ROS 平台的自建 1:10 比例 F1TENTH 赛车模型上进行实验。实验结果表明，所提出的 CiMPCC 方法在具有陡峭曲率的挑战性赛道上取得优异成绩，相较于其他自主赛车轨迹规划方法，整体圈速提升 11.4%~12.5%。我们的代码已公开于 https://github.com/zhouhengli/CiMPCC。
引用
@article{arxiv.2502.03695,
title = {Reduce Lap Time for Autonomous Racing with Curvature-Integrated MPCC Local Trajectory Planning Method},
author = {Zhouheng Li and Lei Xie and Cheng Hu and Hongye Su},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.03695},
year = {2025}
}