Công trình này trình bày một thuật toán lập kế hoạch hành vi cho việc lái xe tự động trong môi trường đô thị có tính chất không chắc chắn và năng động. Thuật toán cho phép xem xét độ không chắc chắn của dự đoán (ví dụ: các ý định khác nhau), độ không chắc chắn về nhận thức (ví dụ: tắc nghẽn) cũng như hành vi tương tác không chắc chắn của các tác nhân khác một cách rõ ràng. Việc mô phỏng các kịch bản có khả năng xảy ra nhất trong tương lai cho phép tìm ra chính sách trực tuyến tối ưu cho phép lập kế hoạch không thận trọng trong điều kiện không chắc chắn.
E10

Abstract:

This work presents a behavior planning algorithm for automated driving in urban environments with an uncertain and dynamic nature. The algorithm allows to consider the prediction uncertainty (e.g. different intentions), perception uncertainty (e.g. occlusions) as well as the uncertain interactive behavior of the other agents explicitly. Simulating the most likely future scenarios allows to find an optimal policy online that enables non-conservative planning under uncertainty.

Ngôn ngữ:	En
Tác giả:	Constantin Hubmann
Thông tin nhan đề:	Belief State Planning for Autonomous Driving: Planning with Interaction, Uncertain Prediction and Uncertain Perception
Nhà xuất bản:	KIT Scientific Publishing
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/share-your-work/use-remix/cc-licenses/#by-sa
Nguồn gốc:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/51091
Mô tả vật lý:	178p.
Năm xuất bản:	2021