UNICORN Racing
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Mintime Optimization: 동역학을 직접 푸는 최소시간 레이스라인

IQP와 SP는 곡률이나 이동 거리 같은 기하학적 기준으로 빠른 라인을 근사하는 방식입니다. 두 방식 모두 차량의 dynamics를 활용하지 않고 랩타임 자체도 직접 계산하지 않기 때문에, 차량이 실제로 낼 수 있는 성능의 한계까지 라인을 밀어붙이지는 못한다는 단점이 있습니다. mintime(opt_mintime)은 여기서 한 걸음 더 나아가, 차량...

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Global Trajectory Optimization: IQP·SP 레이스라인과 속도 프로파일

레이싱에서 성능을 가르는 핵심 지표는 랩타임이며, 같은 트랙이라도 어떤 라인으로 주행하느냐에 따라 랩타임은 크게 달라집니다. 맵 정보에서 추출한 Centerline은 트랙의 한가운데를 지나는 선일 뿐, 어떻게 하면 빠르게 통과할 수 있는지에 대한 정보는 담고 있지 않습니다. 랩타임을 줄이려면 코너의 회전 반경을 키워 곡률을 낮추거나 이동 거리를 줄여야...

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파티클 필터 Localization — 측정 모델(Measurement Model)

지난 모션 모델에서는 오도메트리의 불확실성만큼 파티클을 맵 위에 퍼뜨려 보았습니다. 이제는 흩어진 수많은 파티클 중 ‘누가 진짜 내 위치에 있는지’ 를 가려낼 차례입니다. 이때 쓰는 것이 측정 모델(Measurement Model), 또는 센서 모델(Sensor Model) 입니다. 모션 모델이 ‘내가 어디쯤 와 있을까?’ 를 추측하는 과정이라면, ...