An enhanced motion planning approach by integrating driving heterogeneity and long-term trajectory prediction for automated driving systems

要約

複雑な走行環境の中で自動運転システム（ADS）をナビゲートすることは難しい。周囲の人間駆動車両（HDV）の走行挙動を予測することは、ADSにとって重要な要素である。本論文では、高速道路合流シナリオにおけるADSのための拡張モーションプランニングアプローチを提案する。提案する強化されたアプローチは、2つの側面、すなわち、周囲のHDVの走行挙動と長期軌跡の結果を利用し、これらを階層モデルを用いて結合し、ADSの動作計画に利用することで、走行安全性を向上させる。

要約(オリジナル)

Navigating automated driving systems (ADSs) through complex driving environments is difficult. Predicting the driving behavior of surrounding human-driven vehicles (HDVs) is a critical component of an ADS. This paper proposes an enhanced motion-planning approach for an ADS in a highway-merging scenario. The proposed enhanced approach utilizes the results of two aspects: the driving behavior and long-term trajectory of surrounding HDVs, which are coupled using a hierarchical model that is used for the motion planning of an ADS to improve driving safety.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, DeepL