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レース走行経路オフライン最適化ツールの紹介(自動運転AIチャレンジ2023)

2024/01/22に公開1件

はじめに

こんにちは！自動運転AIチャレンジに参加しているチームb(oo)arsのM.Eguchiです。本記事では我々のチームが行っているレース走行経路のオフライン最適化について紹介していきます。この記事を参照すればwaypoint職人せずともトップレベルの記録が出せるように！？（所説あり）よろしくお願いします。

レース走行経路に求められる要件

レースを最短時間で走行することを考える際、速度と時間の関係式 $t = \frac{m}{v}$ （t は時間、m は走行距離、v は速度）から、レースの走行距離を短くし、走行速度を高く保つことで、時間を短縮することが理解できます。この原則に従い、各カーブの内側をレースカーの最大速度で走行することを考えると、図の青線のような走行経路が考えられます。
しかし、レースカーには質量があるため、カーブを走行する際には、その半径の小ささと走行速度の大きさに応じて遠心力が車の横方向に作用します。この力がタイヤのグリップ力を超えると、車両は横滑りを起こし、最悪の場合コース外にスリップするリスクがあります。
逆に、横滑りを防ぐために走行距離を犠牲にして曲率の小さい経路を選択すると、図の赤線のような経路になりますが、これは極端な例です。
結論として、実際のレースカーでは、タイヤのグリップ性能などの車両パラメータに応じて、以下の2点を両立させる走行経路の最適化が求められます。
経路長の最小化：これにより、走行距離を減らし、理論上の最短時間でコースを走行できる。
経路全体の曲率の最小化：これにより、遠心力を抑え、横滑りのリスクを減らし、安定した走行を実現する。
この最適化問題では、車両の性能と物理的制約を考慮しながら、これらの目標を達成する経路を見つける必要があります。