競合自律レーシングのためのモデル予測制御の学習【JST・京大機械翻訳】

Brunke Lukas

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204154155235 整理番号：22P0142227

競合自律レーシングのためのモデル予測制御の学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Model Predictive Control for Competitive Autonomous Racing

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (1件)：
資料名：
発行年： 2020年05月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

このテーマの目的は,実時間であらかじめ定義されたレーストラック上で競合的に複数のエージェントを競合できる学習モデル予測コントローラ(LMPC)を設計することである。本論文は,既に存在する単一エージェント定式化における2つの主要な欠点を扱う。以前には,エージェントは局所最適軌道を決定するが,状態空間を探索せず,これは操作を追い越えるのに必要である。さらに,LMPCに対する障害物回避は,非凸端末集合を用いて過去に達成され,最適化問題に対する解を決定する複雑性を増加させる。マルチエージェントレースのための提案アルゴリズムは,複数の異なる初期化のためにLMPCを実行することによって状態空間を探索して,それはより豊富な端末安全セットを生み出す。さらに,端末セットにおける状態選択のための新しい方法を開発して,それは端末安全集合のために凸性を維持して,準最適状態を取ることを可能にした。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

システム設計・解析 , 人工知能

, , ,

前のページに戻る