arXiv cs.RO 机器人学· Weizhan Huang, Cheng Hu, Edoardo Ghignone, Nicolas Baumann, Yiqin Wang, Hongye Su, Lei Xie, Michele Magno·· 4 小时前AI 评分47
MAP2：基于 MPC 与高斯过程残差学习的自动驾驶赛车模型追踪控制
MAP2: Model- and Acceleration-Based Pursuit with MPC and Gaussian Process Residual Learning for Autonomous Racing
AI 导读
MAP2 将基于曲率的运动学 MPC 与稀疏高斯过程（SGP）残差修正结合，通过轮胎动力学模型把 MPC 优化出的控制量映射为转向指令。实车实验显示，相比 MAP 和 Pure Pursuit（PP），MAP2 平均横向跟踪误差分别降低 37.99% 和 44.65%，平均单圈时间至少缩短 1.5%。
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