动态 Lambda 场:用于动态环境风险评估的贝叶斯占据栅格对应框架
机器人学
2021-07-29 v2
摘要
在自动驾驶车辆的背景下,最关键的任务之一是估计所采取动作的风险。在复杂城市环境中导航时,贝叶斯占据栅格是最受欢迎的地图类型之一,其中占据信息以碰撞概率的形式存储。尽管被广泛使用,这种表示方式并不适合风险评估:由于其离散性质,碰撞概率变得依赖于网格划分尺寸。因此,基于贝叶斯占据栅格的风险评估无法产生具有明确物理单位的风险。在本文中,我们提出一种称为动态 Lambda 场(Dynamic Lambda-Field)的替代框架,能够在动态环境中评估通用物理风险且不受网格划分尺寸影响。使用我们的框架,我们能够规划安全轨迹,其中风险函数可根据场景进行调整。我们通过定量实验验证了我们的方法,展示了栅格的收敛速度以及该框架适用于真实场景。
引用
@article{arxiv.2103.04795,
title = {Dynamic Lambda-Field: A Counterpart of the Bayesian Occupancy Grid for Risk Assessment in Dynamic Environments},
author = {Johann Laconte and Elie Randriamiarintsoa and Abderrahim Kasmi and François Pomerleau and Roland Chapuis and Christophe Debain and Romuald Aufrère},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04795},
year = {2021}
}
备注
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