高速公路高度自动驾驶中的换道触发与规划方法
机器人学
2020-07-30 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
将乘员偏好量化并编码为自动驾驶车辆战术决策的目标函数是一项具有挑战性的任务。本文提出一种低复杂度的换道触发与规划方法，以促进高速公路上的高度自动驾驶。人类驾驶员认为不同机动行为可取的条件从自然驾驶数据中学习得到，从而无需设计工程化目标函数并以规则形式引入专家知识。运动规划被表述为带安全约束的有限时域优化问题。结果表明，该决策模型可复现人类驾驶员的任意换道决策，准确率高达92%。文中还给出了超车机动的概念验证仿真，其中在动态环境按真实数据记录演化的同时记录了仿真车辆的动作。
引用
@article{arxiv.2007.14032,
title = {Lane-Change Initiation and Planning Approach for Highly Automated Driving on Freeways},
author = {Salar Arbabi and Shilp Dixit and Ziyao Zheng and David Oxtoby and Alexandros Mouzakitis and Saber Fallah},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.14032},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 8 figures, The 2020 IEEE 92nd Vehicular Technology Conference