論文の概要: IA Planner: Motion Planning Using Instantaneous Analysis for Autonomous Vehicle in the Dense Dynamic Scenarios on Highways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10909v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 17:10:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 15:17:20.953816
• Title: IA Planner: Motion Planning Using Instantaneous Analysis for Autonomous Vehicle in the Dense Dynamic Scenarios on Highways
• Title（参考訳）: IAプランナー:高速道路の高密度ダイナミックシナリオにおける自動運転車の瞬時解析を用いた運動計画
• Authors: Xiaoyu Yang and Huiyun Li
• Abstract要約: 密集したダイナミックシーンでは、軌道計画の失敗や他の人による切り込みが容易である。 本稿では,衝突関係のみを同時に解析する瞬時解析モデルを提案する。 実験結果から, 本手法は, 高密度な動的シナリオにおいて, 安全快適かつ車線変化軌道を計画できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6791232288938656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In dense and dynamic scenarios, planning a safe and comfortable trajectory is full of challenges when traffic participants are driving at high speed. The classic graph search and sampling methods first perform path planning and then configure the corresponding speed, which lacks a strategy to deal with the high-speed obstacles. Decoupling optimization methods perform motion planning in the S-L and S-T domains respectively. These methods require a large free configuration space to plan the lane change trajectory. In dense dynamic scenes, it is easy to cause the failure of trajectory planning and be cut in by others, causing slow driving speed and bring safety hazards. We analyze the collision relationship in the spatio-temporal domain, and propose an instantaneous analysis model which only analyzes the collision relationship at the same time. In the model, the collision-free constraints in 3D spatio-temporal domain is projected to the 2D space domain to remove redundant constraints and reduce computational complexity. Experimental results show that our method can plan a safe and comfortable lane-changing trajectory in dense dynamic scenarios. At the same time, it improves traffic efficiency and increases ride comfort.
• Abstract（参考訳）: 密集したダイナミックなシナリオでは、安全で快適な軌道の計画には、トラフィック参加者が高速で運転している場合の課題がいっぱいです。 古典的なグラフ探索とサンプリング手法は、まず経路計画を行い、次に対応する速度を設定し、高速な障害物に対処する戦略を欠いている。 分離最適化法はS-LドメインとS-Tドメインでそれぞれ動作計画を実行する。 これらの手法はレーン変更軌跡を計画するために大きな自由な構成空間を必要とする。 密集したダイナミックシーンでは、軌道計画の失敗や他の人による切り込みが容易であり、運転速度が遅く、安全上の危険をもたらす。 本研究では,時空間における衝突関係を解析し,衝突関係を同時に解析する瞬時解析モデルを提案する。 モデルでは、3次元時空間領域における衝突のない制約を2次元空間領域に投影し、冗長な制約を除去し、計算複雑性を低減する。 実験の結果,提案手法は密集した動的シナリオにおいて安全かつ快適な車線変更軌道を計画できることがわかった。 同時に、交通効率を改善し、乗り心地を向上させる。

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