Optimizacija trajektorije gibanja autonomnog trkaćeg vozila

diplomski rad

• Naslov (engleski): Optimization of motion trajectories for autonomous racing vehicles
• Autor: Marko Jurić
• Mentor: Ivan Marković (mentor)
• Član povjerenstva: Ivan Marković (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Petrović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Luka Petrović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2025-02-26, Hrvatska

Sažetak

Optimizacija trkaće trajektorije je ključan dio u ostvarivanju najbržeg mogućeg kruga. Ovaj rad je dio cjevovoda autonomnog sustava Formula Student bolida. Korišten je heuristički pristup optimizacije trajektorije gdje su objektivne funkcije minimalna zakrivljenost, najkraći put i njihova kombinacija. Koristeći taj pristup, planiranje putanje je odvojeno od optimizacije trajektorije što uvelike smanjuje vrijeme izvođenja. Kako bi se još ubrzalo izvođenje težina koja određuje kompromis između estimacije korištenja minimalne zakrivljenosti i najkraćeg puta se računa unaprijed. Skup podataka za unaprijedno estimiranje težine se temelji na umjetno generiranim stazama. Već spomenuti bolid je opisan pomoću dinamičkog dvotračnog modela vozila koristeći mapu motora, graf ovisnosti bočnih i uzdužnih koeficijenata trenja o vertikalnim silama i osnovnim parametrima vozila. Generirana trajektorija je nešto sporija već ona direktna, ali smanjuje vremensku složenost.

Sažetak (engleski)

Race trajectory optimization is the essential part to execute the fastest lap possible. It is part of the whole autonomous system pipeline of a Formula Student single-seater. This work is implementing a heuristic approach to trajectory optimization with objective functions being minimal curvature, the shortest path, and the combination of both. Using this approach, path planning is separated from trajectory optimization, which significantly reduces the computation time. To further reduce the computation, the compromise weight between minimal curvature and the shortest path estimation is calculated offline. The dataset for offline weight estimation is based on synthetically generated tracks. The single-seater mentioned is described with a dynamic two-track vehicle model using the engine map, the friction coefficient with respect to the vertical force in both lateral and longitudinal directions, and basic vehicle parameters. The generated trajectory compromises some lap time, regarding direct optimization, to reduce time complexity.

• Ključne riječi: optimizacija putanje; trkaći automobil; Formula Student; minimalna zakrivljenost; heuristika; sintetički podaci; nekonveksna optimizacija; autonomno vozilo
• Ključne riječi (engleski): trajectory optimization; race car; Formula Student; minimum curvature; heuristics; synthetic data; non-convex optimization; autonomous vehicle
• Jezik: engleski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:677559
• Studijski program: Naziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2025-03-12 11:09:23