【宝马和弗莱堡大学】PlanNetX：从MPC学习一种用于纵向控制的高效神经网络规划器

点击下方卡片，关注“自动驾驶专栏”公众号自动驾驶干货，即可获取论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.18863摘要本文介绍了PlanNetX：从MPC学习一种用于纵向控制的高效神经网络规划器。模型预测控制（MPC）是一种强大的、基于优化的动态系统控制方法。然而，在线优化的计算复杂性在嵌入式设备上可能会带来问题，特别是在需要保证固定的控制频率时。因此，先前的工作提出使用神经网络近似MPC策略的模仿学习（IL）来降低计算负担，而本项工作学习MPC的整条规划轨迹。本文将新型的神经网络架构PlanNetX和基于状态轨迹的简单损失函数相结合，其利用了MPC的参数化最优控制结构。本文在自动驾驶背景下验证了所提出的方法，其学习纵向规划器，并且使用合成场景和真实数据衍生的场景在CommonRoad仿真器中对其进行大量基准测试。本文实验结果表明，能 ………………………………