Curve Trajectory Model for Human Preferred Path Planning of Automated Vehicles

要約

自動運転システムは、車線維持タスクによく使用されます。
これらのシステムによって、車両の前方にローカル経路が計画されます。
しかし、これらの経路は人間のドライバーにとっては不自然であることがよくあります。
我々は、人間のドライバーの好みを反映するノード点を計算できる線形ドライバーモデルを提案します。これらのノード点に基づいて、人間のドライバーが好む動作パスを自動運転用に設計できます。
モデルの入力は道路の曲率です。
このモデルを、独自に開発したオイラー曲線ベースの曲線近似アルゴリズムに適用します。
ケーススタディを通じて、モデルベースの計画パスが人間の曲線パス選択の平均的な動作を再現できることを示します。
捕捉された関係の妥当性を示す統計分析を通じて、提案されたモデルのパフォーマンスを分析します。

要約(オリジナル)

Automated driving systems are often used for lane keeping tasks. By these systems, a local path is planned ahead of the vehicle. However, these paths are often found unnatural by human drivers. We propose a linear driver model, which can calculate node points that reflect the preferences of human drivers and based on these node points a human driver preferred motion path can be designed for autonomous driving. The model input is the road curvature. We apply this model to a self-developed Euler-curve-based curve fitting algorithm. Through a case study, we show that the model based planned path can reproduce the average behavior of human curve path selection. We analyze the performance of the proposed model through statistical analysis that shows the validity of the captured relations.

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