基于 POMDP 的匝道高速公路汇入轨迹规划
机器人学
2024-12-11 v1
摘要
本文研究了自动驾驶车辆匝道高速公路汇入的轨迹规划问题。为应对这一挑战，我们将我们此前在无信号交叉口轨迹规划中基于部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）的工作进行了扩展。该方法利用自适应信念树（ABT）算法，这是一种近似采样方法，用于高效求解 POMDP。我们概述了 POMDP 建模过程，从离散化高速公路拓扑结构以降低问题复杂度开始。此外，我们描述了用于预测未来状态的动力学模型和测量模型，并建立了可用噪声测量与预测之间的关系。在我们先前工作的基础上，动力学模型得到了扩展，以考虑汇入过程中换道所需的横向运动。我们还定义了奖励函数，作为指定自动驾驶车辆期望行为的主要机制，结合了避免碰撞和保持适当速度等多个目标。我们在基于德国高速公路真实交通数据构建的三个场景上的仿真结果证明了该方法能够生成安全、无碰撞且高效的汇入轨迹。这项工作展示了这种基于 POMDP 的方法在应对各种自动驾驶问题中的通用性。
引用
@article{arxiv.2412.07567,
title = {POMDP-Based Trajectory Planning for On-Ramp Highway Merging},
author = {Adam Kollarčík and Zdeněk Hanzálek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.07567},
year = {2024}
}