要約
最近の分析では、自動運転車技術の課題、特に動的または緊急状況下での意思決定の失敗が浮き彫りになっています。
従来の自動運転システムは、変化する環境で軌道全体を再計算します。
代わりに、新しいアプローチにより有効な軌道セグメントが保持されるため、完全な再計画の必要性が最小限に抑えられ、元の計画への変更が削減されます。
この研究では、実行可能反応時間 (F-TTR) を計算しながら実行可能な回避軌道を計算し、元の計画の維持と安全性の保証のバランスを取る軌道修復フレームワークを導入します。
このフレームワークは二分探索アルゴリズムを採用して修復された軌道を繰り返し作成し、軌道修復結果の安全性と実現可能性の両方を保証します。
安全性指標の計算を軌道修正から切り離し、回避行動の計画が不成功に終わった以前のアプローチとは対照的に、私たちの研究では、実現可能な反応時間とさらなる実行のための回避軌道の両方をいつでも提供できる機能があります。
要約(オリジナル)
Recent analyses highlight challenges in autonomous vehicle technologies, particularly failures in decision-making under dynamic or emergency conditions. Traditional automated driving systems recalculate the entire trajectory in a changing environment. Instead, a novel approach retains valid trajectory segments, minimizing the need for complete replanning and reducing changes to the original plan. This work introduces a trajectory repairing framework that calculates a feasible evasive trajectory while computing the Feasible Time-to-React (F-TTR), balancing the maintenance of the original plan with safety assurance. The framework employs a binary search algorithm to iteratively create repaired trajectories, guaranteeing both the safety and feasibility of the trajectory repairing result. In contrast to earlier approaches that separated the calculation of safety metrics from trajectory repairing, which resulted in unsuccessful plans for evasive maneuvers, our work has the anytime capability to provide both a Feasible Time-to-React and an evasive trajectory for further execution.
arxiv情報
著者 | Kailin Tong,Berin Dikic,Wenbo Xiao,Martin Steinberger,Martin Horn,Selim Solmaz |
発行日 | 2024-08-20 08:01:46+00:00 |
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