2018-11-13 23:00:03
在不确定性和可见度有限的情况下自动驾驶的运动规划

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FZI信息技术研究中心的研究人员开发了一种新方法,可以改善不确定环境或能见度有限的自动驾驶汽车的运动规划。他们的论文预先发布在arXiv上,概述了一种避免在给定场景的最坏情况演变中发生冲突的技术。

研究人员在他们的论文中写道:“在城市环境和恶劣条件下进行自动驾驶既具有挑战性,又一直处于研究之上。” “不利的天气和光照条件会导致较高的不确定性和有限的感受野,导致感知质量下降。”

研究人员描述的挑战可能在城市环境中具有更大的相关性,在这种情况下,意外事件使得预测情况的结果变得更加困难。为了解决这些困难,过去的研究试图开发用于自动车辆的尖端感知系统。

尽管如此,即使是最先进的这些系统,配备了最先进的传感器和技术,往往很难处理不确定性,因此只是降低了碰撞的风险。为了解决这个问题,FZI的研究人员专注于在具有遮挡的不确定环境中进行运动规划。

“在本文中,我们分析了自动驾驶汽车所受的不确定性,”研究人员解释说。 “我们研究了具有有限感受野的车辆的不同挑战性交通情况。”

在研究了运动规划师需要考虑从不可见区域接近车辆的条件后,研究人员设计了一种快速检测不合规行为的方法。他们的方法在某种程度上模仿了人类驾驶员通常接近十字路口的方式,驾驶时要小心谨慎并且速度降低。

研究人员写道:“我们提出了一种方法,可以在给定场景的最坏情况下保持无碰撞。” “我们定义了衡量碰撞可用余量的标准,同时考虑了可见性和相互作用,从而将应用这些标准的条件整合到基于优化的运动规划器中。”

研究人员在闭环仿真环境中评估了他们的方法,发现它在几种不同的城市场景中得到了很好的推广。他们的方法现已集成到一台名为BERTHAONE的自动驾驶汽车中。

研究人员写道:“我们未来的工作将涉及更复杂的情景,其中有多种航线和机动车选择,如车道变换。”

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