Pfadverfolgungs-Vergleichs-Labor – PP, APP, RPP, Stanley und MPC unter denselben Bedingungen laufen lassen

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Open the panel, then press Run to load Python. You can stop execution and reset parameters. Results are computed on this device. No Python installation is required.

Local execution steps below are optional for reproducing the source results; they are not required for the browser experiment.

The experiment controls are in English.

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Fünf Ansätze gemeinsam laufen lassen

Führen Sie „Gentle curve · 3 m/s · 1 m offset“ aus. PP, APP, RPP, Stanley und MPC folgen von derselben Position aus demselben Pfad, und die Trajektorien sowie vier Zeitverläufe (Querfehler, Kursfehler, Lenkung, Geschwindigkeit) werden überlagert dargestellt. Die Ansätze werden sowohl über Farbe als auch über Strichart unterschieden (PP durchgezogen, APP gestrichelt, RPP gepunktet, Stanley Strich-Punkt, MPC lang gestrichelt).

Unter dieser Bedingung passieren alle fünf den Endpunkt. In der Tabelle hat Stanley den kleinsten RMS der Lenkrate, aber den größten Querfehler-RMS, und RPP, das sich mit der Krümmung selbst verlangsamt, hat die niedrigste mittlere Geschwindigkeit und kommt zuletzt an. Welcher Ansatz „besser“ ist, hängt davon ab, welche Metrik Sie gewichten.

Was gemeinsam ist

Das Fahrzeug ist das hinterachsbasierte, nur vorwärts fahrende kinematische Fahrradmodell, das mit den früheren Labs geteilt wird. Pfad, Anfangsposition und -ausrichtung, Radstand, Lenkgrenze (sowie die Lenkraten-Grenze des Fahrzeugs von 0,8 rad/s), Zielgeschwindigkeit, Schritte von 0,05 s bis zu 30 s sowie die Tests auf Endpunktpassage und Abkommen vom Pfad sind für jeden Ansatz gleich.

Alle Metriken stammen aus demselben Simulator mit denselben Definitionen. Querfehler und Kursfehler beziehen sich auf die Hinterachse, und der RMS ist die Quadratwurzel aus dem trapezförmigen Zeitintegral der quadrierten Stichproben, geteilt durch die verstrichene Zeit. Für die Laufruhe zeigt die Tabelle den RMS der Lenkrate und die Gesamtvariation der Lenkung (die Summe der absoluten Lenkungsänderungen pro Zyklus). Die mittlere Geschwindigkeit ist die zurückgelegte Strecke geteilt durch die verstrichene Zeit.

Was nicht gleichwertig ist

Abgesehen von dem einen auf dem Bildschirm angezeigten Parameter (PP-Vorausschau, APP/RPP-Vorausschauzeit, Stanley-Verstärkung, MPC-Horizontschritte) verwendet jeder Ansatz die Anfangswerte seines eigenen Labs. Diese Werte wurden nicht gegeneinander abgestimmt, sodass die Ergebnisse einen Vergleich dieser bestimmten Einstellungen darstellen.

RPP senkt seine eigene Geschwindigkeit mit der Krümmung und der Distanz zum Endpunkt, sodass Abschlusszeit und Geschwindigkeit nicht gleichwertig sind. Wenn RPP langsamer wird, schrumpft auch seine geschwindigkeitsskalierte Vorausschau. Nur MPC besitzt einen Vorhersagehorizont, und dessen Rechenzeit wird hier nicht verglichen (siehe MPC-Labor). Stanley lenkt anhand des Fehlers an der Vorderachse, während die Metriken hier die Hinterachse verwenden.

Stärken, die sich je nach Bedingung verschieben

Bei „2 m/s (RPP fails)“ stoppt nur RPP mit „controller failed“. Wenn RPP langsamer wird, schrumpft seine Vorausschau auf das Minimum von 0,5 m, und aus einem Versatz von 1 m kann es auf dem Pfad keinen Zielpunkt vor sich mehr finden. Das ist das Verhalten des Fahrzeugmodells dieses Labs, das nur über eine Vorwärts-Rückgewinnungsregel verfügt.

Bei „4 m/s (PP fails)“ scheitert PP mit fester Vorausschau von 2 m auf halber Strecke, während APP und RPP, deren Vorausschau mit der Geschwindigkeit wächst, das Ziel erreichen. Bei „Tight curve (outcomes differ)“ schließen APP, RPP und Stanley ab, PP scheitert und MPC verlässt den Pfad. „Tight curve · 0.3 rad limit (all fail)“ ist ein Fall, bei dem die Grenze unter den für den 5-m-Radius benötigten rund 0,46 rad liegt, sodass kein Ansatz die Kurve schafft. Eine Änderung des Regelgesetzes kann die durch das Fahrzeug und seine Beschränkungen gesetzten Grenzen nicht überschreiten.

Vorgeschlagene Abfolge

Vergleichen Sie die fünf Trajektorien und Metriken unter der nominalen Bedingung und speichern Sie sie als A.
Ändern Sie die Geschwindigkeit auf 2 m/s und 4 m/s, und lesen Sie, welcher Ansatz scheitert und warum.
Verwenden Sie die beiden Tight-Curve-Voreinstellungen, um Unterschiede zwischen den Ansätzen von der Grenze des Fahrzeugs zu trennen.
Ändern Sie die PP-Vorausschau, die Stanley-Verstärkung und den MPC-Horizont einzeln nacheinander und betrachten Sie den Unterschied zu A.

Stufen Sie Läufe mit unterschiedlichen Abschlusszuständen oder verstrichenen Zeiten nicht allein nach dem Querfehler-RMS ein. Die Abschlusszeit eines nicht abgeschlossenen Ansatzes ist „—“. Alles läuft in Ihrem Browser, mit A/B-Vergleich, Zurücksetzen, Teilen und JSON-Download.