要約
自動運転車の導入を成功させるには、スムーズで安全な速度計画が不可欠です。
この論文では、自動運転の最適速度計画のための数学的定式化を紹介します。この定式化は、高忠実度のシミュレーションと実際的な制約を伴う実際の道路での実証で検証されています。
このアルゴリズムは、幅優先検索を使用して、時間および空間ドメイン内のトラフィック間のギャップを調査します。
各ギャップについて、二次計画法は最適な速度プロファイルを見つけ、時間と空間のペアと動的障害物を同期させます。
Carla での定性的および定量的分析は、提案されたアルゴリズムの滑らかさと堅牢性を議論するために報告されています。
最後に、市街地走行における路上実証結果を紹介する。
要約(オリジナル)
Smooth and safe speed planning is imperative for the successful deployment of autonomous vehicles. This paper presents a mathematical formulation for the optimal speed planning of autonomous driving, which has been validated in high-fidelity simulations and real-road demonstrations with practical constraints. The algorithm explores the inter-traffic gaps in the time and space domain using a breadth-first search. For each gap, quadratic programming finds an optimal speed profile, synchronizing the time and space pair along with dynamic obstacles. Qualitative and quantitative analysis in Carla is reported to discuss the smoothness and robustness of the proposed algorithm. Finally, we present a road demonstration result for urban city driving.
arxiv情報
| 著者 | Alexandre Miranda Anon,Sangjae Bae,Manish Saroya,David Isele |
| 発行日 | 2024-01-12 00:24:11+00:00 |
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