Adaptive Spatio-Temporal Voxels Based Trajectory Planning for Autonomous Driving in Highway Traffic Flow

要約

軌道計画は、高速道路の交通の流れにおける自動運転車の安全な運転にとって非常に重要です。
現在、一部の高度な軌道計画手法では、時空間ボクセルを利用して実行可能領域を構築し、軌道計画を実行可能領域に基づいた最適化問題解決に変換します。
しかし、これらの実現可能な領域構築方法は、動的な環境の変化に適応できないため、複雑な交通の流れに適用することが困難になります。
本稿では、二次計画法形式を維持しながら、実行可能領域の構築と軌道の最適化を改善する、適応時空間ボクセルに基づく軌道計画法を提案します。
この手法は、リアルタイムの交通流や環境の変化に応じて実行可能領域や軌道計画を調整することができ、複雑な交通流の中でも車両の安全な走行を実現します。
提案された方法は、開ループ環境と閉ループ環境の両方でテストされており、テスト結果は、私たちの方法が現在の計画方法よりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Trajectory planning is crucial for the safe driving of autonomous vehicles in highway traffic flow. Currently, some advanced trajectory planning methods utilize spatio-temporal voxels to construct feasible regions and then convert trajectory planning into optimization problem solving based on the feasible regions. However, these feasible region construction methods cannot adapt to the changes in dynamic environments, making them difficult to apply in complex traffic flow. In this paper, we propose a trajectory planning method based on adaptive spatio-temporal voxels which improves the construction of feasible regions and trajectory optimization while maintaining the quadratic programming form. The method can adjust feasible regions and trajectory planning according to real-time traffic flow and environmental changes, realizing vehicles to drive safely in complex traffic flow. The proposed method has been tested in both open-loop and closed-loop environments, and the test results show that our method outperforms the current planning methods.

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