要約
アダプティブ クルーズ コントロール ACC は、自車の速度を変更して後続車との安全な距離を自動的に維持します。
この研究の主な目的は、最先端のコンピューティング アプローチを使用して、さまざまな条件下でリアルタイムで車両の位置を特定および追跡し、安全な ACC を実現することです。
この論文では、自動運転車 AV 内で深度カメラとレーダー センサーを採用し、正午に Car Learning to Act CARLA シミュレーション プラットフォームを使用して気象条件の変化にリアルタイムで対応する ACC の拡張について検証しています。
自車両コントローラの加速または減速の決定は、先行車両の速度とその車両からの安全な距離に応じて決まります。
シミュレーション結果は、深度カメラとレーダーセンサーを使用した自動運転車の比例積分微分 PID 制御により、雨天時に先行車と自車の速度が低下することを示しています。
さらに、両車両とも雨天時では乾燥時よりも走行時間が長くなることが観察されました。
また、PID制御により先行車への追突を防止します。
要約(オリジナル)
Adaptive Cruise Control ACC can change the speed of the ego vehicle to maintain a safe distance from the following vehicle automatically. The primary purpose of this research is to use cutting-edge computing approaches to locate and track vehicles in real time under various conditions to achieve a safe ACC. The paper examines the extension of ACC employing depth cameras and radar sensors within Autonomous Vehicles AVs to respond in real time by changing weather conditions using the Car Learning to Act CARLA simulation platform at noon. The ego vehicle controller’s decision to accelerate or decelerate depends on the speed of the leading ahead vehicle and the safe distance from that vehicle. Simulation results show that a Proportional Integral Derivative PID control of autonomous vehicles using a depth camera and radar sensors reduces the speed of the leading vehicle and the ego vehicle when it rains. In addition, longer travel time was observed for both vehicles in rainy conditions than in dry conditions. Also, PID control prevents the leading vehicle from rear collisions
arxiv情報
| 著者 | Roza Al-Hindaw,Taqwa I. Alhadidi,Mohammad Adas |
| 発行日 | 2024-05-02 17:34:23+00:00 |
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