論文の概要: Autonomous Navigation of Tractor-Trailer Vehicles through Roundabout Intersections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04980v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 07:55:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 15:19:01.502658
• Title: Autonomous Navigation of Tractor-Trailer Vehicles through Roundabout Intersections
• Title（参考訳）: 路面通過によるトラクタ・トレーラー車両の自律走行
• Authors: Daniel Attard and Josef Bajada
• Abstract要約: この研究は、高忠実度シミュレーションソフトウェアCARLAを用いて、トラックおよびトレーラーモデルを開発する。 我々は、異なるラウンドアバウンドで73%の成功率を達成することができる準エンドツーエンドの自動運転モデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, significant advancements have been made in the field of autonomous driving with the aim of increasing safety and efficiency. However, research that focuses on tractor-trailer vehicles is relatively sparse. Due to the physical characteristics and articulated joints, such vehicles require tailored models. While turning, the back wheels of the trailer turn at a tighter radius and the truck often has to deviate from the centre of the lane to accommodate this. Due to the lack of publicly available models, this work develops truck and trailer models using the high-fidelity simulation software CARLA, together with several roundabout scenarios, to establish a baseline dataset for benchmarks. Using a twin-q soft actor-critic algorithm, we train a quasi-end-to-end autonomous driving model which is able to achieve a 73% success rate on different roundabouts.
• Abstract（参考訳）: 近年,安全と効率の向上をめざして,自動運転の分野で大きな進歩を遂げている。 しかし、トラクター・トレーラー車両に焦点を当てた研究は比較的少ない。 物理的特徴と関節の整合性のため、これらの車両は調整されたモデルを必要とする。 旋回中、トレーラーの後部車輪はより狭い半径で回転し、トラックはしばしば車線の中心から外れてこれに対応する必要がある。 公開モデルがないため、この研究は高忠実度シミュレーションソフトウェアであるCARLAを用いてトラックとトレーラーモデルを開発し、ベンチマークのベースラインデータセットを確立する。 ツインqソフトアクター批判アルゴリズムを用いて、異なるラウンドアバウンドで73%の成功率を達成できる準エンドツーエンドの自動運転モデルを訓練する。

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