動的環境における自動運転車の駐車:予測と運動計画を統合したシステム
Autonomous Vehicle Parking in Dynamic Environments: An Integrated System with Prediction and Motion Planning
周囲の移動車両の動きを短期・長期に予測し、追従・緊急回避・経路再計画を組み合わせて自動駐車を行う統合システムを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
著者: Jessica Leu, Yebin Wang, Masayoshi Tomizuka, Stefano Di Cairano
分類: cs.RO
原文アブストラクト
This paper presents an integrated motion planning system for autonomous vehicle (AV) parking in the presence of other moving vehicles. The proposed system includes 1) a hybrid environment predictor that predicts the motions of the surrounding vehicles and 2) a strategic motion planner that reacts to the predictions. The hybrid environment predictor performs short-term predictions via an extended Kalman filter and an adaptive observer. It also combines short-term predictions with a driver behavior cost-map to make long-term predictions. The strategic motion planner comprises 1) a model predictive control-based safety controller for trajectory tracking; 2) a search-based retreating planner for finding an evasion path in an emergency; 3) an optimization-based repairing planner for planning a new path when the original path is invalidated. Simulation validation demonstrates the effectiveness of the proposed method in terms of initial planning, motion prediction, safe tracking, retreating in an emergency, and trajectory repairing.
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