Study of Track Segmentation for Lap Time Optimization
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F24%3A00374620" target="_blank" >RIV/68407700:21230/24:00374620 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21730/24:00374620
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.5220/0012728600003702" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.5220/0012728600003702</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.5220/0012728600003702" target="_blank" >10.5220/0012728600003702</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Study of Track Segmentation for Lap Time Optimization
Popis výsledku v původním jazyce
Lap time minimization is of interest in every automotive racing competition. However, finding an optimal racing line is not a trivial task. In this work, we study one particular part of the racing line optimization problem, namely the track segmentation problem. We analyze how different track segmentation methods influence the racing line quality. Further, we present Automated Segmentation based on Curvature (ASC) method, which creates segments adaptively according to the track layout. Using lap time estimation based on a vehicle model, we compare ASC with two other methods from the literature. The preliminary results show that optimization based on ASC is able to outperform the other tested approaches by up to 15 % for the given number of iterations while converging to a good solution 3.88 times faster than the second-best method.
Název v anglickém jazyce
Study of Track Segmentation for Lap Time Optimization
Popis výsledku anglicky
Lap time minimization is of interest in every automotive racing competition. However, finding an optimal racing line is not a trivial task. In this work, we study one particular part of the racing line optimization problem, namely the track segmentation problem. We analyze how different track segmentation methods influence the racing line quality. Further, we present Automated Segmentation based on Curvature (ASC) method, which creates segments adaptively according to the track layout. Using lap time estimation based on a vehicle model, we compare ASC with two other methods from the literature. The preliminary results show that optimization based on ASC is able to outperform the other tested approaches by up to 15 % for the given number of iterations while converging to a good solution 3.88 times faster than the second-best method.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
20204 - Robotics and automatic control
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/EH22_008%2F0004590" target="_blank" >EH22_008/0004590: Robotika a pokročilá průmyslová výroba</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of the 10th International Conference on Vehicle Technology and Intelligent Transport Systems
ISBN
978-989-758-703-0
ISSN
2184-495X
e-ISSN
2184-495X
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
452-455
Název nakladatele
Science and Technology Publications, Lda
Místo vydání
Setúbal
Místo konání akce
Angers
Datum konání akce
2. 5. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—