调整反馈控制增益是提高自动驾驶性能的简单方法
系统与控制
2024-02-08 v1 系统与控制
摘要
典型的自动驾驶系统是机器学习算法（通常涉及神经网络）和经典反馈控制器的组合。尽管近年来在神经网络方面取得了显著进展，但在反馈控制器方面仅限于有限的进展。经常将反馈控制增益直接从论文传递到论文之间，几乎没有进行重新调整，尽管神经网络的变化会改变车辆的闭环动力学。本文的目的是突出这种方法的局限性；我们展示了重新调整反馈控制器是一种提高自动驾驶性能的简单方法。为证明这一点，我们对 TCP 自动驾驶车辆算法中纵向控制器的 PID 增益进行了调整。这导致 CARLA 中的驾驶得分从 73.21 提升到 77.38，结果在 16 个驾驶情景中平均。此外，观察到性能提升最明显的是在具有挑战性的驾驶情景中，例如在雨天或夜间，调整后的控制器导致驾驶风格更为积极。这些结果表明，同时开发自动驾驶系统的神经网络和反馈控制策略的价值，由于这种方法既简单又具有方法性，能够提高自动驾驶系统的性能和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2402.05064,
title = {Tuning the feedback controller gains is a simple way to improve autonomous driving performance},
author = {Wenyu Liang and Pablo R. Baldivieso and Ross Drummond and Donghwan Shin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.05064},
year = {2024}
}