パラメトリック不確実性を考慮した倹約的な外乱対応最小時間計画

- モータースポーツ向けの minimum-lap-time planning (MLTP) フレームワークを提示・検証した研究。 - 状態 disturbance とパラメータ uncertainty の両方に対する robustness を組み込む。 - 対象は FSAE (Formula SAE) 車両で、Barcelona-Catalunya のセクターを代表コースとして用いる。 - 名目 reference と robust 版を比較し、失敗走行数や信号分散を評価する。

- 先行の disturbance-aware フレームワークを拡張し、パラメータ uncertainty も扱う点が新しい。 - 従来は各 track point で stochastic vehicle dynamics を短 horizon 伝播し、worst-case で tyre-friction 制約を締めるのみだった。 - 本研究は moment of inertia、centre-of-mass position、aerodynamic drag coefficient の uncertainty を追加。 - 計算負荷を抑えるため spatially selective な parsimonious activation を導入。 - 名目 reference より robust 版が失敗走行を減らし、信号分散も小さく trackability が向上。

- 各 track point で stochastic vehicle dynamics を短 horizon 伝播する枠組みを基礎とする。 - horizon 終端の worst-case に基づき tyre-friction 制約を tighten する。 - パラメータ uncertainty として moment of inertia、centre-of-mass position、aerodynamic drag coefficient を考慮。 - 計算可能性のため、robust 制約を重要な circuit segment に限定する spatially selective な parsimonious activation を採用。 - 生成した reference を MPC で追従させ、virtual test driver として評価。

- model predictive controller (MPC) を virtual test driver として使用。 - 同一 MPC で simulated FSAE 車を Barcelona-Catalunya の代表セクターで 1000 回走行。 - 各走行で impulsive disturbance と parameter scatter をランダムに実現。 - 名目 reference と robust 版を比較し、robust 版は失敗走行が一貫して少ない。 - 中程度の sector-time コストで、vehicle inputs や axle saturations の分散が reference 周辺でより tight になる。

- robust 版は失敗走行を減らし trackability が向上するが、sector-time のコストが生じる。 - 計算負荷を抑える parsimonious activation の有効性が示唆される。 - ただし、どの circuit segment を選ぶかや activation の一般性については要旨からは不明。 - 実車への適用や他コースへの汎化性は要旨からは不明。

- 先行の disturbance-aware framework（本研究の基礎となった手法）。 - model predictive controller (MPC) を用いた virtual test driver 関連研究。 - minimum-lap-time planning (MLTP) の一般的な定番研究。 - FSAE (Formula SAE) 車両の制御・計画に関する研究。