Unscented Transform-based Pure Pursuit Path-Tracking Algorithm under Uncertainty

要約

自動運転は、人間の運転業務を引き継ぐことで交通事故をなくす可能性があるため、ますます普及しています。
残された課題の 1 つは、計画された経路を自律的にたどることです。特に、自己位置特定や周囲の理解における不確実性が、追跡エラーを最小限に抑えるためにどれだけ操縦する必要があるかを計算するなど、自動運転車による決定に影響を与える可能性がある場合に当てはまります。
この論文では、アンセンテッド変換を使用してそのような不確実性を考慮に入れて、修正された幾何学的純粋追跡経路追跡アルゴリズムを提案します。
このアルゴリズムは、直線や円形などの一般的な道路形状のシミュレーションを通じてテストされます。

要約(オリジナル)

Automated driving has become more and more popular due to its potential to eliminate road accidents by taking over driving tasks from humans. One of the remaining challenges is to follow a planned path autonomously, especially when uncertainties in self-localizing or understanding the surroundings can influence the decisions made by autonomous vehicles, such as calculating how much they need to steer to minimize tracking errors. In this paper, a modified geometric pure pursuit path-tracking algorithm is proposed, taking into consideration such uncertainties using the unscented transform. The algorithm is tested through simulations for typical road geometries, such as straight and circular lines.

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