自动驾驶车辆避障中的联合信念与意图预测
机器人学
2015-04-02 v1
摘要
本文描述了一种新颖的方法，使自动驾驶地面车辆能够预测城市环境中其他智能体的意图。该方法称为认知驾驶框架，对障碍车辆的意图及其可能存在的错误信念进行建模。通过将变量间的关系建模为动态贝叶斯网络，可进行滤波以计算障碍车辆的意图及其对环境的信念。利用这种联合知识，可以在城市环境中导航时规划更安全、更高效的轨迹。仿真结果展示了所提方法的能力：当自动驾驶车辆通过道路交叉口时，能够计算障碍车辆的意图，从而采取预防性机动以避免迫在眉睫的碰撞。
引用
@article{arxiv.1504.00060,
title = {Joint Belief and Intent Prediction for Collision Avoidance in Autonomous Vehicles},
author = {Alan J. Hamlet and Carl D. Crane},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.00060},
year = {2015}
}
备注
5 pages, Florida Conference on Recent Advances in Robotics, 2015