一种自动驾驶车辆预测算法的实现与评估
机器人学
2025-08-19 v1
摘要
本文提出了一种预测算法，可每五毫秒估计一次自动驾驶车辆的轨迹。我们比较了运动学自行车模型和动力学自行车模型，其中动力学模型在较高速度下表现出更高的精度。车辆参数（如质量、重心、转动惯量和侧偏刚度）通过实验确定。针对侧偏刚度，我们引入了一种使用光学位置跟踪的新型测量方法。该模型被纳入扩展卡尔曼滤波器，并在 C++ 的 ROS 节点中实现。在整个测试行驶过程中，该算法每米仅产生 1.25 厘米的位置偏差，精度比运动学模型高出最多 82.6%。
引用
@article{arxiv.2508.12312,
title = {Implementation and evaluation of a prediction algorithm for an autonomous vehicle},
author = {Marco Leon Rapp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12312},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 7 figures