자율주행 레이싱에서 피드포워드 조향 제어를 위한 경험적 및 학습 기반 접근법 비교 평가

연구진은 고정밀 시뮬레이터에서 자율 레이싱용 피드포워드 조향 제어기 4종(학습 기반 2종, 해석 기반 2종)을 비교했다.

학습 기반 방법은 오픈루프 예측 정확도는 가장 높았지만, 실제 주행 성능으로는 이어지지 않았다.

새로운 경험적 EHD 방법은 클로즈드루프 테스트에서 가장 강한 강건성과 가장 빠른 랩타임을 보였다.

이번 결과는 자율 레이싱 제어기를 예측 오차가 아니라 전체 주행 성능으로 평가해야 함을 보여준다.