論文の概要: Motion planning for off-road autonomous driving based on human-like cognition and weight adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17820v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 08:00:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 19:11:12.137389
• Title: Motion planning for off-road autonomous driving based on human-like cognition and weight adaptation
• Title（参考訳）: 人間の認識と重み適応に基づくオフロード自動運転の運動計画
• Authors: Yuchun Wang, Cheng Gong, Jianwei Gong, Peng Jia,
• Abstract要約: オフロード運転における人間の認識とコスト評価に基づく適応型移動プランナを提案する。 我々は、CNN-LSTMネットワークを用いて、様々なオフロードシナリオにおいて、人間のドライバーが計画する軌跡を学習する。 提案する人型運動プランナは,異なるオフロード条件への適応性に優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.357567433322766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driving in an off-road environment is challenging for autonomous vehicles due to the complex and varied terrain. To ensure stable and efficient travel, the vehicle requires consideration and balancing of environmental factors, such as undulations, roughness, and obstacles, to generate optimal trajectories that can adapt to changing scenarios. However, traditional motion planners often utilize a fixed cost function for trajectory optimization, making it difficult to adapt to different driving strategies in challenging irregular terrains and uncommon scenarios. To address these issues, we propose an adaptive motion planner based on human-like cognition and cost evaluation for off-road driving. First, we construct a multi-layer map describing different features of off-road terrains, including terrain elevation, roughness, obstacle, and artificial potential field map. Subsequently, we employ a CNN-LSTM network to learn the trajectories planned by human drivers in various off-road scenarios. Then, based on human-like generated trajectories in different environments, we design a primitive-based trajectory planner that aims to mimic human trajectories and cost weight selection, generating trajectories that are consistent with the dynamics of off-road vehicles. Finally, we compute optimal cost weights and select and extend behavioral primitives to generate highly adaptive, stable, and efficient trajectories. We validate the effectiveness of the proposed method through experiments in a desert off-road environment with complex terrain and varying road conditions. The experimental results show that the proposed human-like motion planner has excellent adaptability to different off-road conditions. It shows real-time operation, greater stability, and more human-like planning ability in diverse and challenging scenarios.
• Abstract（参考訳）: オフロード環境での運転は、複雑で多様な地形のため、自動運転車にとって困難である。 安定かつ効率的な走行を保証するため、車両は変化するシナリオに適応可能な最適な軌道を生成するために、アンデュレーション、粗さ、障害物などの環境要因の考慮とバランスが必要である。 しかし、伝統的な運動プランナーは軌道最適化に固定コスト関数を使うことが多く、不規則な地形や珍しいシナリオで異なる運転戦略に適応することが困難である。 これらの課題に対処するために,人間のような認知とオフロード運転のコスト評価に基づく適応型運動プランナを提案する。 まず、地形の標高、粗さ、障害物、人工電位場マップなど、オフロード地形の異なる特徴を記述した多層マップを構築する。 その後、CNN-LSTMネットワークを用いて、様々なオフロードシナリオにおいて、人間の運転者が計画する軌跡を学習する。 そして,異なる環境下で発生する人間のような軌道に基づいて,人間の軌道とコスト選択を模倣し,オフロード車両のダイナミックスと整合した軌道を生成するプリミティブなトラジェクティブプランナを設計する。 最後に、最適なコスト重みを計算し、行動プリミティブを選択して、高度に適応し、安定し、効率的な軌道を生成する。 複雑な地形と道路条件の異なる砂漠オフロード環境における実験を通じて,提案手法の有効性を検証する。 実験の結果,提案する人型運動プランナはオフロード条件の異なる条件に適応可能であることがわかった。 多様な、挑戦的なシナリオにおいて、リアルタイム操作、より安定性、より人間らしい計画能力を示す。

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