要約
自動駐車支援 (APA) システムは現在、駐車能力、信頼性、完了効率に対するユーザーの懸念により、アプリケーションへの採用率が低いという大きな課題に直面しています。
従来のAPAプランナーを改良し、ユーザーの受け入れ性を高めるために、本研究では最適制御に基づく駐車動作プランナーを提案する。
そのハイライトは、駐車目標を反映して軌道を計画するという制御ロジックにあります。
この方法により、以下が可能になります。 i) 狭いスペースでの駐車能力。
ii) オペレーションデザインドメイン (ODD) の拡大による駐車信頼性の向上。
iii) 駐車プロセスの迅速な完了。
iv) 計算効率の向上。
v) あらゆる種類の駐車場に共通。
総合的な評価を行っております。
結果は、提案されたプランナーが駐車成功率を 40.6% 向上させ、駐車完了効率を 18.0% 改善し、ODD を 86.1% 拡大することを示しています。
縦列駐車や狭いスペースなど、駐車が困難なケースで優位性を発揮します。
さらに、提案されたプランナの平均計算時間は 74 ミリ秒です。
結果は、提案されたプランナーがリアルタイムの商用アプリケーションに対応できることを示しています。
要約(オリジナル)
Automated Parking Assist (APA) systems are now facing great challenges of low adoption in applications, due to users’ concerns about parking capability, reliability, and completion efficiency. To upgrade the conventional APA planners and enhance user’s acceptance, this research proposes an optimal-control-based parking motion planner. Its highlight lies in its control logic: planning trajectories by mirroring the parking target. This method enables: i) parking capability in narrow spaces; ii) better parking reliability by expanding Operation Design Domain (ODD); iii) faster completion of parking process; iv) enhanced computational efficiency; v) universal to all types of parking. A comprehensive evaluation is conducted. Results demonstrate the proposed planner does enhance parking success rate by 40.6%, improve parking completion efficiency by 18.0%, and expand ODD by 86.1%. It shows its superiority in difficult parking cases, such as the parallel parking scenario and narrow spaces. Moreover, the average computation time of the proposed planner is 74 milliseconds. Results indicate that the proposed planner is ready for real-time commercial applications.
arxiv情報
| 著者 | Jia Hu,Yongwei Feng,Shuoyuan Li,Haoran Wang |
| 発行日 | 2024-05-13 08:19:02+00:00 |
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