An ACO-MPC Framework for Energy-Efficient and Collision-Free Path Planning in Autonomous Maritime Navigation

要約

ランプでの自動運転は、車線の変化中の安全性と効率の両方のバランスをとる必要があるため、大きな課題を提示します。
このペーパーでは、ランプ上の自動化された車両（AVS）の統合プランナーを提案します。これは、効率のための不十分なレベルメトリックと、安全のための矢印クラスターベースのサンプリングを利用しています。
プランナーは、車両の速度を効率の重要な要因として考慮して、AVがレーンを変更する最適な時間を特定します。
さらに、統合されたプランナーは矢印クラスターベースのサンプリングを採用して、衝突リスクを評価し、最適な車線変更曲線を選択します。
プランナーの効率的で安全なパフォーマンスを検証するために、ランプシナリオで広範なシミュレーションが実施されました。
結果は、提案されたプランナーが、操作中に衝突を発生させることなく、AVSの適切な車線を変えるタイムポイントと安全な車線変更曲線を効果的に選択できることを示しています。

要約(オリジナル)

Automated driving on ramps presents significant challenges due to the need to balance both safety and efficiency during lane changes. This paper proposes an integrated planner for automated vehicles (AVs) on ramps, utilizing an unsatisfactory level metric for efficiency and arrow-cluster-based sampling for safety. The planner identifies optimal times for the AV to change lanes, taking into account the vehicle’s velocity as a key factor in efficiency. Additionally, the integrated planner employs arrow-cluster-based sampling to evaluate collision risks and select an optimal lane-changing curve. Extensive simulations were conducted in a ramp scenario to verify the planner’s efficient and safe performance. The results demonstrate that the proposed planner can effectively select an appropriate lane-changing time point and a safe lane-changing curve for AVs, without incurring any collisions during the maneuver.

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