prikaz prve stranice dokumenta Modelsko prediktivno upravljanje za autonomne utrke
Rad nije dostupan
završni rad
Modelsko prediktivno upravljanje za autonomne utrke
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:519999
Lopotar, Matej
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Lopotar, M. (2022). Modelsko prediktivno upravljanje za autonomne utrke (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519999

Lopotar, Matej. "Modelsko prediktivno upravljanje za autonomne utrke." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519999

Lopotar, Matej. "Modelsko prediktivno upravljanje za autonomne utrke." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519999

Lopotar, M. (2022). 'Modelsko prediktivno upravljanje za autonomne utrke', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519999

Lopotar M. Modelsko prediktivno upravljanje za autonomne utrke [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519999

M. Lopotar, "Modelsko prediktivno upravljanje za autonomne utrke", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519999

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:519999
Podaci o radu
NaslovModelsko prediktivno upravljanje za autonomne utrke
Naslov (engleski)Model predictive control for autonomous racing
AutorMatej Lopotar
MentorIvan Petrović (mentor)
Član povjerenstvaIvan Petrović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBorna Bićanić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKarlo Koledić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Cilj projekta je napraviti MPC u autonomnom utrkivanju. Za opis dinamike vozila izabrani su kinematicki i dinami ˇ cki model. Kinemati ˇ ck model kasnije je poboljšan ˇ pa je tako nastao prošireni kinematicki model. MPC smo dizajnirali u ˇ cetiri koraka. ˇ Prvi korak je vožnja pomocu Pure Pursuit Controllera kako bi se skupili podaci. Pure ´ Pursuit je algoritam za pracenje puta koji funkcionira tako da ra ´ cuna kutnu brzinu koja ˇ pokrece automobil prema to ´ cki koju vidi unaprijed. Uzima široke zavoje i ne ulazi ˇ agresivno u njih. Drugi korak je Gaussovim procesom ucenja smanjiti razlike izme ˇ du¯ proširenog kinematickog modela i dinami ˇ ckog modela. Tre ˇ ci korak je dizajniranje ´ MPC-a s ispravljenim i poboljšanim proširenim kinematickim modelom. Vozilo tada ˇ puno agresivnije ulazi u zavoje jer želi proci stazu u što kra ´ cem vremenu. Zadnji, ´ cetvrti korak je ažuriranje Gaussovog procesa nakon vožnje s novostvorenim MPC-om ˇ kako bi dobili konacan rezultat. U procesu su korištena dva automobila s razli ˇ citim ˇ parametrima, kod oba je MPC uspješno dizajniran te oba automobila prolaze krug u najkracem mogu ´ cem vremenu s tim da je automobil kojem su svi parametri pove ´ cani ´ u tome uspješniji.
Sažetak (engleski)
Goal of the project was to design MPC for autonomous racing. To describe vehicle dynamic kinematic and dynamic bicycle models were chosen. Kinematic model was lates updated so it became extended kinematic model. MPC was designed in four steps. First step was driving with Pure Pursuit Controller to gather data. Pure Pursuit is algorithm for path tracking which computes angular velocity that moves car from its current position to some look-ahead point on the track. It is not agressive and it takes wider turns. Second step is learning Gaussian process models to reduce extended kinematic model and dynamic model mismatch. Third step is designing MPC with corrected and updated extended kinematic model. Car is more agressive when turning because it wants to be faster in order to finish the lap in a short time. Fourth step is updating Gaussian process after driving with MPC so we can get final result. Two cars with different parameters were used in the experiment and MPC was successfuly created for both of them so both cars finish their laps in the shortest amount of time. Second car with updated parameters was more successful than first car which did not have its parameters changed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:519999
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-15 10:41:53