Comparative analysis of MPC controllers applied to Autonomous Driving

Abstract

Este trabajo presenta el diseño de un sistema de evasión de obstáculos, aplicable en situaciones de emergencia. La solución propone un MPC multivariable para controlar la posición, orientación y velocidad del vehículo autónomo. El controlador considera las limitaciones físicas del vehículo, así como la morfología de la vía para conseguir minimizar los posibles daños que puedan afectar al sistema y en consecuencia a la pérdida de control del vehículo. Las restricciones principales están basadas en las fuerzas laterales que afectan a los neumáticos, obtenidas de la implementación de los modelos cinemático y dinámico de la planta. Inicialmente, el controlador hace que el sistema siga una trayectoria predefinida. No obstante, tomará las acciones de evasión necesarias cuando detecte obstáculos, para conseguir realizar trayectorias libres de colisiones. Los resultados obtenidos tras la validación del sistema se presentan con el simulador para conducción autónoma CARLA.

This work presents the design of an obstacle avoidance system, employable in emergency situations. The solution proposes a multivariable Model Predictive Controller (MPC) to control the position, orientation and velocity of an autonomous vehicle. The controller considers the vehicle0s physical limitations, as well as the road morphology, to minimize any possible damage to the system and the loss of control of the vehicle. Its main constraints are based on the lateral tire forces, obtained from the implementation of a kinematic and dynamic plant model. The controller, initially following a predefined trajectory, will take the needed evasive actions in order to perform a collision-free trajectory, in case of an obstacle detection. The results obtained from the system validation are presented with CARLA open-source simulator for autonomous driving.