基于神经网络变道的安全驱动交互式规划
机器人学
2022-09-20 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
基于神经网络的驾驶规划器在提升自动驾驶任务性能方面展现出巨大潜力。然而，确保含神经网络组件系统的安全性至关重要且极具挑战，尤其在密集且高度交互的交通环境中。本文提出一种用于基于神经网络变道的安全驱动交互式规划框架。为防止过度保守的规划，我们识别周围车辆驾驶行为并评估其攻击性，进而以交互方式相应调整自车规划轨迹。若存在即便在预测最坏情况下也安全的可避让轨迹，自车可继续进行变道；否则，其可保持在当前横向位置附近或返回原车道。我们通过多样且全面的实验设置下的大量仿真以及某自动驾驶公司采集的真实场景，定量证明了我们规划器设计的有效性及其相对于基线方法的优势。
引用
@article{arxiv.2201.09112,
title = {Safety-driven Interactive Planning for Neural Network-based Lane Changing},
author = {Xiangguo Liu and Ruochen Jiao and Bowen Zheng and Dave Liang and Qi Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09112},
year = {2022}
}