自動運転AIチャレンジ〜python roboticsのLQRでコース１周完走させてみた〜

本記事は自動運転AIチャレンジにおいて、車両の経路追従に線形二次レギュレータ(LRQ)を適用し、コースを１周完走させてみた、の取り組みのまとめとなっております。

前回までのまとめ

前回はmainブランチで経路追従にsimple pure pursuitを用いている箇所にLQRを適用させてみてとりあえず動かしてみた、という内容でした。
しかしながら1箇所目のヘアピンカーブはなんとか曲がってくれるも完走には至らずという結果となりました。

目標

コースを一周完走させる

具体的にやったこと

1.Vector Map Builderを用いて車速を調整する。
2.yamlでパラメータを調整する。
です。

Vector Map Builderを用いて車速を調整する

LQRを適用するにあたり直線、緩やかなカーブはなんとか経路追従して走ってくれたのですが、ヘアピンカーブ等になると経路を逸脱し迷走して壁に衝突してしまうという課題がありました。
そこでTire4提供のVector Map Builderを用いて車速を調整（デフォルトから車速を遅くするように）して、経路追従できるようにしました。
車速変更にあたり、こちらの記事とこちらの記事を参考にしました。

yamlのパラメータを変更する

こちらは関係あるのかわかりませんが、前回大会を参考に以下のようにyamlのパラメータを変更してみました。

mpc_param.yaml

    enable_path_smoothing: true   # flag for path smoothing

behavior_path_planner.param.yaml

    forward_path_length: 50.0
    path_interval: 0.1    

実行結果

実行結果は以下の動画となります。
まだまだ100%の確率で完走してくれるわけではなく、車速も遅いのでレースで使えるレベルではないのですが、40%くらいの確率でカーブで逸脱しても想定ルートに戻ってきてそのご普通に経路追従してくれ、完走してくれる結果となりました。
そのときの動画となります。