論文の概要: Model Predictive Control with Gaussian-Process-Supported Dynamical Constraints for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04725v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 17:14:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 13:10:18.708182
• Title: Model Predictive Control with Gaussian-Process-Supported Dynamical Constraints for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: gaussian process-supported dynamical constraintsによる自動運転車のモデル予測制御
• Authors: Johanna Bethge, Maik Pfefferkorn, Alexander Rose, Jan Peters, Rolf Findeisen
• Abstract要約: 本研究では、学習したガウス過程を利用して人間の運転行動を予測する自動運転車のモデル予測制御手法を提案する。 マルチモード予測制御アプローチは、人間のドライバーの意図を考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.65261980827594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a model predictive control approach for autonomous vehicles that exploits learned Gaussian processes for predicting human driving behavior. The proposed approach employs the uncertainty about the GP's prediction to achieve safety. A multi-mode predictive control approach considers the possible intentions of the human drivers. While the intentions are represented by different Gaussian processes, their probabilities foreseen in the observed behaviors are determined by a suitable online classification. Intentions below a certain probability threshold are neglected to improve performance. The proposed multi-mode model predictive control approach with Gaussian process regression support enables repeated feasibility and probabilistic constraint satisfaction with high probability. The approach is underlined in simulation, considering real-world measurements for training the Gaussian processes.
• Abstract（参考訳）: 学習したガウス過程を利用して人間の運転行動を予測する自律走行車両のモデル予測制御手法を提案する。 提案手法は安全を達成するためのGPの予測の不確実性を利用する。 マルチモード予測制御アプローチは、人間のドライバーの意図を考慮に入れる。 意図は異なるガウス過程で表されるが、観察された行動の確率は適切なオンライン分類によって決定される。 一定の確率しきい値以下の意図は性能を改善するために無視される。 ガウス過程回帰支援を用いた多モードモデル予測制御手法により、確率の高い繰り返し実現可能性および確率的制約満足度を実現する。 このアプローチは、ガウス過程を訓練するための実世界の測定を考慮し、シミュレーションにおいて下記の通りである。

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