パラメータチューニング

各パラメータの定義は個別パッケージのドキュメントを参照してください。ここではチューニングの考え方と手順を説明します。

MPPI コントローラ

設定ファイル: core_mppi/param/default_params.yaml（パラメータ一覧はcore_mppiを参照）

コスト重みのチューニング

MPPIの挙動を最も大きく左右するのはコスト重み（w_path, w_goal, w_obstacle, w_control, w_smooth）です。

チューニングの順序

1. まず w_obstacle で安全な回避を確保
2. w_path と w_goal で経路追従とゴール到達のバランスを調整
3. w_control と w_smooth で動きの滑らかさを仕上げる

重み	上げた場合	下げた場合
w_path	経路に忠実に追従	経路から外れてもショートカット
w_goal	ゴールに向かいやすい	経路追従優先
w_obstacle	障害物から大きく離れる	ギリギリを通る
w_control	動きが穏やか・速度が出にくい	急加速・急旋回しやすい
w_smooth	軌道が滑らか	ジグザグが出やすい

PathFollower（PID制御）

設定ファイル: core_path_follower/param/default_params.yaml（パラメータ一覧はcore_path_followerを参照）

カスケードPID構成です:

• 外側PID（outer_kp/ki/kd）: 方位誤差 → 角速度参照値を生成
• 内側PID（inner_kp/ki/kd）: 角速度追従

lookahead_dist が小さいと旋回が鋭くなり、大きいとなだらかになります。

cmd_vel スムーザー

navigation.launch.py 内のパラメータで設定（デフォルト有効）。パラメータ一覧はcore_cmd_vel_smootherを参照。

alpha（EMAフィルタ係数）が最も重要なパラメータです:

alpha値	動作
0.15-0.2	非常に滑らか、遅延大
0.3	バランス（デフォルト）
0.5-0.7	応答性重視、軽いスムージング
1.0	パススルー（無効化）

チューニング手順

1. use_smoother:=false でスムーザーなしの挙動を確認
2. スムーザー有効にして alpha=0.3 から開始
3. ガタつきが残るなら alpha を下げる、応答が鈍いなら上げる

グローバルマップ膨張（map_server_node）

navigation.launch.py のmap_server_nodeパラメータで設定。パラメータ一覧はcore_launch — map_server_nodeを参照。

• inflation_radius_m（デフォルト 0.40）: 障害物周囲のLETHAL膨張半径。A*はこの範囲内を通れない
• decay_margin_m（デフォルト 0.20）: LETHAL外側の減衰幅。cost_weight と組み合わせて障害物から離れたパスを誘導

スタート/ゴールがLETHAL領域内に入る場合

膨張が大きすぎると壁近くのスタート/ゴールが占有扱いになりプラン失敗します。 その場合は inflation_radius_m を縮小（例: 0.30）してください。

A* コスト重み（path_planner_node）

navigation.launch.py のpath_planner_nodeパラメータで設定。パラメータ一覧はcore_path_plannerを参照。

cost_weight（デフォルト 2.0）は decay zone のペナルティ倍率です。大きいほど障害物から離れたパスを選び、0.0 で従来動作（コスト無視）になります。

ローカルコストマップ

設定ファイル: core_costmap_builder/config/costmap_build_node.yaml（パラメータ一覧はcore_costmap_builderを参照）

チューニングのポイント:

• inflation_radius_m: ロボット半径以上に設定。大きいとMPPIが障害物を早めに避ける
• decay_margin_m: 大きいと遠くの障害物も避けるが、狭い通路を通りにくくなる
• min_z_m: 地面が障害物として検出される場合は値を上げる
• voxel_leaf_m: 大きいと処理が軽くなるが精度低下