要約
自動運転に関する意思決定は依然として困難な課題です。
これらのアルゴリズムを実際のプラットフォームに統合するには、解釈可能性と適切な計算時間を確保しながら、乗客の安全と快適性を保証する必要があります。
この意思決定の問題をモデル化して解決するために、私たちは COR-MP (作戦計画のための資源保全モデル) と呼ばれる新しいアプローチを開発しました。
このモデルは、人間の行動に適用される心理学的概念である資源保全理論に基づいています。
COR-MP は、快適性、安全性、エネルギーなどのさまざまな運転パラメータに基づいており、意思決定者に対する意思決定の影響を定量化できる利益値をリアルタイムで提供します。
私たちの方法は、RTMaps ミドルウェアを使用した閉ループ シミュレーションを通じてテストおよび検証されており、実車で COR-MP をテストすることによって予備的な結果が得られています。
要約(オリジナル)
Decision-making for automated driving remains a challenging task. For their integration into real platforms, these algorithms must guarantee passenger safety and comfort while ensuring interpretability and an appropriate computational time. To model and solve this decision-making problem, we have developed a novel approach called COR-MP (Conservation of Resources model for Maneuver Planning). This model is based on the Conservation of Resources theory, a psychological concept applied to human behavior. COR-MP is based on various driving parameters, such as comfort, safety, or energy, and provides in real-time a profit value that enables us to quantify the impact of a decision on the decision-maker. Our method has been tested and validated through closed-loop simulations using RTMaps middleware, and preliminary results have been obtained by testing COR-MP on a real vehicle.
arxiv情報
著者 | Karim Essalmi,Fernando Garrido,Fawzi Nashashibi |
発行日 | 2024-10-25 12:28:13+00:00 |
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