Automated driving applications require accurate vehicle specific models to precisely predict and control the motion dynamics. However, modern vehicles have a wide array of digital and mechatronic components that are difficult to model, manufactures do not disclose all details required for modelling and even existing models of subcomponents require coefficient estimation to match the specific characteristics of each vehicle and their change over time. Hence, it is attractive to use data-driven modelling to capture the relevant vehicle dynamics and synthesise model-based control solutions. In this paper, we address identification of the steering system of an autonomous car based on measured data. We show that the underlying dynamics are highly nonlinear and challenging to be captured, necessitating the use of data-driven methods that fuse the approximation capabilities of learning and the efficiency of dynamic system identification. We demonstrate that such a neural network based subspace-encoder method can successfully capture the underlying dynamics while other methods fall short to provide reliable results.


翻译:自动驾驶应用程序需要精确的车辆具体模型,以精确预测和控制运动动态。然而,现代车辆拥有一系列难以建模的数字和中子部件,制造厂商没有披露建模所需的所有细节,甚至现有子部件模型也要求系数估计,以适应每个车辆的具体特点及其随时间变化。因此,使用数据驱动模型来捕捉相关的车辆动态和综合模型控制解决方案是很有吸引力的。在本文中,我们讨论根据测量的数据确定自主汽车的导航系统的问题。我们表明,基本动力高度非线性,难以捕捉,需要使用数据驱动方法,将学习的近距离能力和动态系统识别的效率结合起来。我们证明,这种以神经网络为基础的子空间编码方法能够成功捕捉到相关动态,而其他方法则无法提供可靠的结果。

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