Path planning for autonomous vehicles with minimal collision severity

要約

この論文では、静的障害物と動的障害物の両方に関して衝突重大度を評価する、自動運転車両用の経路計画アルゴリズムを提案します。
衝突重大度マップは評価から生成され、衝突の重大度を定量化します。
2レベルの最適制御問題を設計した。
最初のレベルの目的は、衝突重大度が最も低いパスを特定することです。
続いて、第 2 レベルで、衝突強度が最も低い経路のうち、操舵力が最小の経路が決定されます。
最後に、最適制御ソフトウェアOCPID-DAE1を用いて数値シミュレーションを実施した。
この研究は、衝突が避けられないシナリオに焦点を当てています。
結果は、自動運転車の衝突重大度が最小の経路を見つける際のこのアプローチの有効性と重要性を示しています。
さらに、この論文では、衝突重大度の評価が自動運転車の動作にどのような影響を与えるかを示しています。

要約(オリジナル)

This paper proposes a path planning algorithm for autonomous vehicles, evaluating collision severity with respect to both static and dynamic obstacles. A collision severity map is generated from ratings, quantifying the severity of collisions. A two-level optimal control problem is designed. At the first level, the objective is to identify paths with the lowest collision severity. Subsequently, at the second level, among the paths with lowest collision severity, the one requiring the minimum steering effort is determined. Finally, numerical simulations were conducted using the optimal control software OCPID-DAE1. The study focuses on scenarios where collisions are unavoidable. Results demonstrate the effectiveness and significance of this approach in finding a path with minimum collision severity for autonomous vehicles. Furthermore, this paper illustrates how the ratings for collision severity influence the behaviour of the automated vehicle.

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