本文介绍了用于自动赛车的多层运动计划和控制架构，能够避免静态障碍，进行主动超越并达到75 $ m/s $以上的速度。使用的脱机全局轨迹生成和在线模型预测控制器高度基于车辆的优化和动态模型，在该模型中，在基本的Pacejka Magic公式的扩展版本中，轮胎和弯曲效果表示。使用多体汽车运动库鉴定并验证了所提出的单轨模型，这些模型允许正确模拟车辆动力学，在丢失实际实验数据时尤其有用。调整了控制器的基本正规化项和约束，以降低输入的变化速率，同时确保可接受的速度和路径跟踪。运动计划策略由一个基于Fren \'ET框架的计划者组成，该计划者考虑了Kalman过滤器产生的对手的预测。策划者选择了无碰撞路径和速度轮廓要在3秒钟的视野中跟踪，以实现不同的目标，例如跟随和超车。该提议的解决方案已应用于达拉拉AV-21赛车，并在椭圆形赛道上进行了测试，可实现高达25 $ m/s^{2} $的横向加速度。

Designing a local planner to control tractor-trailer vehicles in forward and backward maneuvering is a challenging control problem in the research community of autonomous driving systems. Considering a critical situation in the stability of tractor-trailer systems, a practical and novel approach is presented to design a non-linear MPC(NMPC) local planner for tractor-trailer autonomous vehicles in both forward and backward maneuvering. The tractor velocity and steering angle are considered to be control variables. The proposed NMPC local planner is designed to handle jackknife situations, avoiding multiple static obstacles, and path following in both forward and backward maneuvering. The challenges mentioned above are converted into a constrained problem that can be handled simultaneously by the proposed NMPC local planner. The direct multiple shooting approach is used to convert the optimal control problem(OCP) into a non-linear programming problem(NLP) that IPOPT solvers can solve in CasADi. The controller performance is evaluated through different backup and forward maneuvering scenarios in the Gazebo simulation environment in real-time. It achieves asymptotic stability in avoiding static obstacles and accurate tracking performance while respecting path constraints. Finally, the proposed NMPC local planner is integrated with an open-source autonomous driving software stack called AutowareAi.

本文提出了一种新的规划和控制策略，用于赛车场景中的多辆车竞争。所提出的赛车策略在两种模式之间切换。当没有周围的车辆时，使用基于学习的模型预测控制（MPC）轨迹策划器用于保证自助车辆更好地实现了更好的搭接定时。当EGO车辆与其他围绕车辆竞争以超车时，基于优化的策划器通过并行计算产生多个动态可行的轨迹。每个轨迹在MPC配方下进行优化，其具有不同的同型贝塞尔曲线参考路径，横向于周围的车辆之间。选择这些不同的同型轨迹之间的时间最佳轨迹，并使用具有障碍物避免约束的低级MPC控制器来保证系统的安全性能。所提出的算法具有能够生成无碰撞轨迹并跟踪它们，同时提高杠杆定时性能，稳定的低计算复杂性，优于汽车赛车环境的时序和性能中的现有方法。为了展示我们的赛车策略的表现，我们在轨道上模拟了多个随机生成的移动车辆，并测试自我车辆的超越机动。

在本文中，我们提出了一种反应性约束导航方案，并避免了无人驾驶汽车（UAV）的嵌入式障碍物，以便在障碍物密集的环境中实现导航。拟议的导航体系结构基于非线性模型预测控制（NMPC），并利用板载2D激光雷达来检测障碍物并在线转换环境的关键几何信息为NMPC的参数约束，以限制可用位置空间的可用位置空间无人机。本文还重点介绍了所提出的反应导航方案的现实实施和实验验证，并将其应用于多个具有挑战性的实验室实验中，我们还与相关的反应性障碍物避免方法进行了比较。提出的方法中使用的求解器是优化引擎（开放）和近端平均牛顿进行最佳控制（PANOC）算法，其中采用了惩罚方法来正确考虑导航任务期间的障碍和输入约束。拟议的新颖方案允许快速解决方案，同时使用有限的车载计算能力，这是无人机的整体闭环性能的必需功能，并在多个实时场景中应用。内置障碍物避免和实时适用性的结合使所提出的反应性约束导航方案成为无人机的优雅框架，能够执行快速的非线性控制，本地路径计划和避免障碍物，所有框架都嵌入了控制层中。

延迟在迅速变化的环境中运行的自主系统的危害安全性，例如在自动驾驶和高速赛车方面的交通参与者的非确定性。不幸的是，在传统的控制器设计或在物理世界中部署之前，通常不考虑延迟。在本文中，从非线性优化到运动计划和控制以及执行器引起的其他不可避免的延迟的计算延迟被系统地和统一解决。为了处理所有这些延迟，在我们的框架中：1）我们提出了一种新的过滤方法，而没有事先了解动态和干扰分布的知识，以适应，安全地估算时间变化的计算延迟； 2）我们为转向延迟建模驱动动力学； 3）所有约束优化均在强大的管模型预测控制器中实现。对于应用的优点，我们证明我们的方法适合自动驾驶和自动赛车。我们的方法是独立延迟补偿控制器的新型设计。此外，在假设无延迟作为主要控制器的学习控制器的情况下，我们的方法是主要控制器的安全保护器。

室内运动计划的重点是解决通过混乱环境导航代理的问题。迄今为止，在该领域已经完成了很多工作，但是这些方法通常无法找到计算廉价的在线路径计划和路径最佳之间的最佳平衡。除此之外，这些作品通常证明是单一启动单目标世界的最佳性。为了应对这些挑战，我们为在未知室内环境中进行导航的多个路径路径计划者和控制器堆栈，在该环境中，路点将目标与机器人必须在达到目标之前必须穿越的中介点一起。我们的方法利用全球规划师（在任何瞬间找到下一个最佳航路点），本地规划师（计划通往特定航路点的路径）以及自适应模型预测性控制策略（用于强大的系统控制和更快的操作） 。我们在一组随机生成的障碍图，中间航路点和起始目标对上评估了算法，结果表明计算成本显着降低，具有高度准确性和可靠的控制。

在本文中，提出了针对遥控道路车辆的转向动作自适应巡航控制方法（ACC）。为了使车辆保持安全状态，ACC方法可以覆盖人类操作员的速度控制命令。安全状态被定义为可以安全停止车辆的状态，无论操作员采用哪种转向措施。这是通过首先采样各种潜在的未来轨迹来实现的。在第二阶段，假设风险最高的轨迹，则优化了安全舒适的速度轮廓。这为车辆提供了安全的速度控制命令。在模拟中，将方法的特性与能够覆盖指挥转向角度和速度的模型预测控制方法进行比较。此外，在使用1：10尺度的车辆测试的远程运输实验中，即使操作员的控制命令会导致碰撞，提议的ACC方法也可以确保车辆的安全。

本文提出了一种有效且安全的方法，可以避免基于LiDAR的静态和动态障碍。首先，点云用于生成实时的本地网格映射以进行障碍物检测。然后，障碍物由DBSCAN算法聚集，并用最小边界椭圆（MBE）包围。此外，进行数据关联是为了使每个MBE与当前帧中的障碍匹配。考虑到MBE作为观察，Kalman滤波器（KF）用于估计和预测障碍物的运动状态。通过这种方式，可以将远期时间域中每个障碍物的轨迹作为一组椭圆化。由于MBE的不确定性，参数化椭圆形的半肢和半尺寸轴被扩展以确保安全性。我们扩展了传统的控制屏障功能（CBF），并提出动态控制屏障功能（D-CBF）。我们将D-CBF与模型预测控制（MPC）结合起来，以实施安全至关重要的动态障碍。进行了模拟和实际场景中的实验，以验证我们算法的有效性。源代码发布以供社区参考。

在本文中，我们在局部不同的牵引条件下解决了处理限制的运动规划和控制问题。我们提出了一种新的解决方案方法，其中通过源自预测摩擦估计来表示预测地平线上的牵引变化。在后退地平线时装解决了约束的有限时间最佳控制问题，施加了这些时变的约束。此外，我们的方法具有集成的采样增强程序，该过程解决了对突然约束改变而产生的局部最小值的不可行性和敏感性的问题，例如，由于突然的摩擦变化。我们在一系列临界情景中验证了沃尔沃FH16重型车辆的提议算法。实验结果表明，通过确保计划运动的动态可行性，通过确保高牵引利用时，牵引自适应运动规划和控制改善了避免事故的车辆的能力，既通过适应低局部牵引。

从教育和研究的角度来看，关于硬件的实验是机器人技术和控制的关键方面。在过去的十年中，已经介绍了许多用于车轮机器人的开源硬件和软件框架，主要采用独轮车和类似汽车的机器人的形式，目的是使更广泛的受众访问机器人并支持控制系统开发。独轮车通常很小且便宜，因此有助于在较大的机队中进行实验，但它们不适合高速运动。类似汽车的机器人更敏捷，但通常更大且更昂贵，因此需要更多的空间和金钱资源。为了弥合这一差距，我们介绍了Chronos，这是一种具有定制开源电子设备的新型汽车的1/28比例机器人，以及CRS是用于控制和机器人技术的开源软件框架。 CRS软件框架包括实施各种最新的算法，以进行控制，估计和多机构协调。通过这项工作，我们旨在更轻松地使用硬件，并减少启动新的教育和研究项目所需的工程时间。

作为自动驾驶系统的核心部分，运动计划已受到学术界和行业的广泛关注。但是，由于非体力学动力学，尤其是在存在非结构化的环境和动态障碍的情况下，没有能够有效的轨迹计划解决方案能够为空间周期关节优化。为了弥合差距，我们提出了一种多功能和实时轨迹优化方法，该方法可以在任意约束下使用完整的车辆模型生成高质量的可行轨迹。通过利用类似汽车的机器人的差异平坦性能，我们使用平坦的输出来分析所有可行性约束，以简化轨迹计划问题。此外，通过全尺寸多边形实现避免障碍物，以产生较少的保守轨迹，并具有安全保证，尤其是在紧密约束的空间中。我们通过最先进的方法介绍了全面的基准测试，这证明了所提出的方法在效率和轨迹质量方面的重要性。现实世界实验验证了我们算法的实用性。我们将发布我们的代码作为开源软件包，目的是参考研究社区。

我们解决了在存在障碍物的情况下，通过一系列航路点来解决四肢飞行的最低时间飞行问题，同时利用了完整的四型动力学。早期作品依赖于简化的动力学或多项式轨迹表示，而这些动力学或多项式轨迹表示，这些表示没有利用四四光的全部执行器电位，因此导致了次优溶液。最近的作品可以计划最小的时间轨迹；然而，轨迹是通过无法解释障碍的控制方法执行的。因此，由于模型不匹配和机上干扰，成功执行此类轨迹很容易出现错误。为此，我们利用深厚的强化学习和经典的拓扑路径计划来训练强大的神经网络控制器，以在混乱的环境中为最少的四型四型飞行。由此产生的神经网络控制器表现出比最新方法相比，高达19％的性能要高得多。更重要的是，博学的政策同时在线解决了计划和控制问题，以解决干扰，从而实现更高的鲁棒性。因此，提出的方法在没有碰撞的情况下实现了100％的最低时间策略的成功率，而传统的计划和控制方法仅获得40％。所提出的方法在模拟和现实世界中均已验证，四速速度高达42公里/小时，加速度为3.6g。

We present an approach for safe trajectory planning, where a strategic task related to autonomous racing is learned sample-efficient within a simulation environment. A high-level policy, represented as a neural network, outputs a reward specification that is used within the cost function of a parametric nonlinear model predictive controller (NMPC). By including constraints and vehicle kinematics in the NLP, we are able to guarantee safe and feasible trajectories related to the used model. Compared to classical reinforcement learning (RL), our approach restricts the exploration to safe trajectories, starts with a good prior performance and yields full trajectories that can be passed to a tracking lowest-level controller. We do not address the lowest-level controller in this work and assume perfect tracking of feasible trajectories. We show the superior performance of our algorithm on simulated racing tasks that include high-level decision making. The vehicle learns to efficiently overtake slower vehicles and to avoid getting overtaken by blocking faster vehicles.

历史上，轨迹计划和控制已分为自动驾驶堆栈中的两个模块。轨迹计划的重点是更高级别的任务，例如避免障碍物并保持在路面上，而控制器则尽最大努力遵循有史以来不断变化的参考轨迹。我们认为，由于计划中的轨迹与控制器可以执行的内容不匹配，因此这种分离是有缺陷的，并且（2）由于模型预测性控制（MPC）范式的灵活性而不必要。取而代之的是，在本文中，我们提出了一个基于统一的MPC轨迹计划和控制计划，该计划可确保在道路边界，静态和动态环境方面的可行性，并实施乘客舒适性限制。在各种方案中，对该方案进行了严格的评估，这些方案旨在证明最佳控制问题（OCP）设计和实时解决方案方法的有效性。原型代码将在https://github.com/watonomous/control上发布。

自主赛车是一项研究领域，由于它将自动驾驶算法推向极限，并作为一般自主驾驶的催化剂。对于规模的自主赛车平台，计算约束和复杂性通常会限制模型预测控制（MPC）的使用。结果，几何控制器是最常部署的控制器。它们在实施和操作简单性的同时被证明是性能。然而，他们固有地缺乏模型动力学的结合，因此将赛车限制在可以忽略轮胎滑动的速度域。本文介绍了基于模型和加速度的追求（MAP）基于高性能模型的轨迹跟踪算法，该算法在利用轮胎动力学的同时保留了几何方法的简单性。与最先进的几何控制器相比，所提出的算法允许在前所未有的速度上准确跟踪轨迹。在横向跟踪误差方面，在实验上验证了地图控制器，并胜过参考几何控制器四倍，以高达11m/s的测试速度产生0.055m的跟踪误差。

Motion planning is challenging for autonomous systems in multi-obstacle environments due to nonconvex collision avoidance constraints. Directly applying numerical solvers to these nonconvex formulations fails to exploit the constraint structures, resulting in excessive computation time. In this paper, we present an accelerated collision-free motion planner, namely regularized dual alternating direction method of multipliers (RDADMM or RDA for short), for the model predictive control (MPC) based motion planning problem. The proposed RDA addresses nonconvex motion planning via solving a smooth biconvex reformulation via duality and allows the collision avoidance constraints to be computed in parallel for each obstacle to reduce computation time significantly. We validate the performance of the RDA planner through path-tracking experiments with car-like robots in simulation and real world setting. Experimental results show that the proposed methods can generate smooth collision-free trajectories with less computation time compared with other benchmarks and perform robustly in cluttered environments.

We develop a hierarchical controller for head-to-head autonomous racing. We first introduce a formulation of a racing game with realistic safety and fairness rules. A high-level planner approximates the original formulation as a discrete game with simplified state, control, and dynamics to easily encode the complex safety and fairness rules and calculates a series of target waypoints. The low-level controller takes the resulting waypoints as a reference trajectory and computes high-resolution control inputs by solving an alternative formulation with simplified objectives and constraints. We consider two approaches for the low-level planner, constructing two hierarchical controllers. One approach uses multi-agent reinforcement learning (MARL), and the other solves a linear-quadratic Nash game (LQNG) to produce control inputs. The controllers are compared against three baselines: an end-to-end MARL controller, a MARL controller tracking a fixed racing line, and an LQNG controller tracking a fixed racing line. Quantitative results show that the proposed hierarchical methods outperform their respective baseline methods in terms of head-to-head race wins and abiding by the rules. The hierarchical controller using MARL for low-level control consistently outperformed all other methods by winning over 88% of head-to-head races and more consistently adhered to the complex racing rules. Qualitatively, we observe the proposed controllers mimicking actions performed by expert human drivers such as shielding/blocking, overtaking, and long-term planning for delayed advantages. We show that hierarchical planning for game-theoretic reasoning produces competitive behavior even when challenged with complex rules and constraints.

近年来，空中机器人背景下的高速导航和环境互动已成为几个学术和工业研究研究的兴趣领域。特别是，由于其若干环境中的潜在可用性，因此搜索和拦截（SAI）应用程序造成引人注目的研究区域。尽管如此，SAI任务涉及有关感官权重，板载计算资源，致动设计和感知和控制算法的具有挑战性的发展。在这项工作中，已经提出了一种用于高速对象抓握的全自动空中机器人。作为一个额外的子任务，我们的系统能够自主地刺穿位于靠近表面的杆中的气球。我们的第一款贡献是在致动和感觉水平的致动和感觉水平的空中机器人的设计，包括具有额外传感器的新型夹具设计，使机器人能够高速抓住物体。第二种贡献是一种完整的软件框架，包括感知，状态估计，运动计划，运动控制和任务控制，以便快速且强大地执行自主掌握任务。我们的方法已在一个具有挑战性的国际竞争中验证，并显示出突出的结果，能够在室外环境中以6米/分来自动搜索，遵循和掌握移动物体

在本文中，我们提出了针对无人接地车辆（UGV）的新的控制屏障功能（CBF），该功能有助于避免与运动学（非零速度）障碍物发生冲突。尽管当前的CBF形式已经成功地保证了与静态障碍物的安全/碰撞避免安全性，但动态案例的扩展已获得有限的成功。此外，借助UGV模型，例如Unicycle或自行车，现有CBF的应用在控制方面是保守的，即在某些情况下不可能进行转向/推力控制。从经典的碰撞锥中汲取灵感来避免轨迹规划，我们介绍了其新颖的CBF配方，并具有对独轮车和自行车模型的安全性保证。主要思想是确保障碍物的速度W.R.T.车辆总是指向车辆。因此，我们构建了一个约束，该约束确保速度向量始终避开指向车辆的向量锥。这种新控制方法的功效在哥白尼移动机器人上进行了实验验证。我们将其进一步扩展到以自行车模型的形式扩展到自动驾驶汽车，并在Carla模拟器中的各种情况下证明了避免碰撞。

Autonomous Micro Aerial Vehicles are deployed for a variety tasks including surveillance and monitoring. Perching and staring allow the vehicle to monitor targets without flying, saving battery power and increasing the overall mission time without the need to frequently replace batteries. This paper addresses the Active Visual Perching (AVP) control problem to autonomously perch on inclined surfaces up to $90^\circ$. Our approach generates dynamically feasible trajectories to navigate and perch on a desired target location, while taking into account actuator and Field of View (FoV) constraints. By replanning in mid-flight, we take advantage of more accurate target localization increasing the perching maneuver's robustness to target localization or control errors. We leverage the Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions to identify the compatibility between planning objectives and the visual sensing constraint during the planned maneuver. Furthermore, we experimentally identify the corresponding boundary conditions that maximizes the spatio-temporal target visibility during the perching maneuver. The proposed approach works on-board in real-time with significant computational constraints relying exclusively on cameras and an Inertial Measurement Unit (IMU). Experimental results validate the proposed approach and shows the higher success rate as well as increased target interception precision and accuracy with respect to a one-shot planning approach, while still retaining aggressive capabilities with flight envelopes that include large excursions from the hover position on inclined surfaces up to 90$^\circ$, angular speeds up to 750~deg/s, and accelerations up to 10~m/s$^2$.