RAGE-XY: 自律レースカーのためのレーダー支援による縦・横力推定
RAGE-XY: RADAR-Aided Longitudinal and Lateral Forces Estimation For Autonomous Race Cars
自律レースカー向けに、IMUとレーダーのみを用いて車両速度、タイヤ滑り角、および作用する力をリアルタイムで推定するフレームワークを拡張し、オンラインのレーダー較正と三輪車モデルを導入して縦方向のタイヤ力も推定可能にした。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Davide Malvezzi, Nicola Musiu, Eugenio Mascaro, Francesco Iacovacci, Marko Bertogna
分類: cs.RO
原文アブストラクト
In this work, we present RAGE-XY, an extended version of RAGE, a real-time estimation framework that simultaneously infers vehicle velocity, tire slip angles, and the forces acting on the vehicle using only standard onboard sensors such as IMUs and RADARs. Compared to the original formulation, the proposed method incorporates an online RADAR calibration module, improving the accuracy of lateral velocity estimation in the presence of sensor misalignment. Furthermore, we extend the underlying vehicle model from a single-track approximation to a tricycle model, enabling the estimation of rear longitudinal tire forces in addition to lateral dynamics. We validate the proposed approach through both high-fidelity simulations and real-world experiments conducted on the EAV-24 autonomous race car, demonstrating improved accuracy and robustness in estimating both lateral and longitudinal vehicle dynamics.
