論文の概要: Risk-Aware Lane Selection on Highway with Dynamic Obstacles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04105v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 22:54:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 13:58:40.019411
• Title: Risk-Aware Lane Selection on Highway with Dynamic Obstacles
• Title（参考訳）: 動的障害を有する高速道路におけるリスクアウェアレーン選択
• Authors: Sangjae Bae, David Isele, Kikuo Fujimura, Scott J. Moura
• Abstract要約: コストに配慮したリアルタイムレーン選択アルゴリズムとモジュール設計を提案します。 アルゴリズムは、連続時間と空間領域の下で他の車両の不確定な動的位置を評価する検索ベースの最適化方法です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.24314781032556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a discretionary lane selection algorithm. In particular, highway driving is considered as a targeted scenario, where each lane has a different level of traffic flow. When lane-changing is discretionary, it is advised not to change lanes unless highly beneficial, e.g., reducing travel time significantly or securing higher safety. Evaluating such "benefit" is a challenge, along with multiple surrounding vehicles in dynamic speed and heading with uncertainty. We propose a real-time lane-selection algorithm with careful cost considerations and with modularity in design. The algorithm is a search-based optimization method that evaluates uncertain dynamic positions of other vehicles under a continuous time and space domain. For demonstration, we incorporate a state-of-the-art motion planner framework (Neural Networks integrated Model Predictive Control) under a CARLA simulation environment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,離散レーン選択アルゴリズムを提案する。 特に、高速道路の運転は、各車線が異なるレベルの交通の流れを持つターゲットのシナリオと見なされている。 車線変更が裁量的である場合、例えば、旅行時間を著しく短縮したり、より高い安全性を確保しない限り、車線変更を推奨する。 このような「便益」の評価は、ダイナミックな速度で複数の周囲の車両と共に、不確実性を伴う。 本稿では,設計に注意深いコストを考慮したリアルタイムレーン選択アルゴリズムを提案する。 このアルゴリズムは、連続時間と空間領域における他の車両の不確実な動的位置を評価する探索に基づく最適化手法である。 実演では,CARLAシミュレーション環境下に最先端のモーションプランナフレームワーク(ニューラルネットワーク統合モデル予測制御)を組み込む。

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