自动驾驶车辆定位的操作需求

自动驾驶车辆（AVs）需要在不同场景几何、交通状况与环境条件下，相对于全球坐标系或局部特征精确确定其位置与朝向。\cite{reid2019localization} 为 AVs 的定位需求提供了综合框架。然而，该框架过于严格，即——（a）仅容忍极小的车道偏离（每 $10^{8}$ 小时一次），（b）所有道路类型被视为相同而未考虑环境对定位的限制，（c）需求中未考虑位置与朝向的时间特性。在本研究中，我们提出了一种更实用的定位需求视角，旨在保持 AV 运行期间的安全。我们提出以下新颖贡献——（a）我们提出一种偏离惩罚作为威布尔分布（Weibull distribution）的累积分布函数，从相邻车道边界起算，（b）我们根据当前道路类型、自车所抵靠的特定车道边界以及道路曲率定制偏离惩罚参数，（c）我们基于相邻车道可用间隙更新偏离惩罚。我们假定该表述相比先前研究能提供更具鲁棒性且可实现的定位需求视角，同时聚焦安全性。