基于扩散运动预测与主动推理的无标线道路自动驾驶导航
机器人学
2024-06-04 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文提出了一种新颖方法，通过将基于扩散的运动预测器集成到主动推理框架(AIF)中，来改善在缺乏清晰道路标线环境下的自动驾驶控制。我们使用模拟停车场环境作为无标线道路的类比，开发和测试我们的模型以有效预测和引导车辆运动。基于扩散的运动预测器利用概率动力学预测车辆动作，而AIF则辅助在不确定性下的决策。与模型预测控制(MPC)和强化学习(RL)等传统方法不同，我们的方法降低了计算需求，需要较少的广泛训练，从而提高了导航安全性和效率。我们的结果证明了该模型在复杂场景中导航的能力，标志着自动驾驶技术的重大进展。
引用
@article{arxiv.2406.00211,
title = {Navigating Autonomous Vehicle on Unmarked Roads with Diffusion-Based Motion Prediction and Active Inference},
author = {Yufei Huang and Yulin Li and Andrea Matta and Mohsen Jafari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.00211},
year = {2024}
}