面向极限工况赛车的鲁棒建模与控制
机器人学
2022-05-24 v1
摘要
赛车在动态场景中常被驾驶至其操控极限，速度远超 200 英里/小时。自主赛车中也存在类似挑战，其中软件栈而非人类驾驶员在多智能体环境中进行交互。对于自主赛车车辆（ARV）而言，在操控极限边缘运行并在这些动态环境中安全行动仍是一个未解决的问题。在本文中，我们提出了一个能够在高达 140 英里/小时速度下安全运行的 ARV 基线控制栈。此外，我们讨论了当前方法的局限性，以强调改进动力学建模与学习的必要性。
引用
@article{arxiv.2205.10841,
title = {Robust Modeling and Controls for Racing on the Edge},
author = {Joshua Spisak and Andrew Saba and Nayana Suvarna and Brian Mao and Chuan Tian Zhang and Chris Chang and Sebastian Scherer and Deva Ramanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.10841},
year = {2022}
}