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J-GLOBAL ID：201702223465394298   整理番号：17A1357114

動的環境における高速自律運転のための効率的な意思決定と計画法【Powered by NICT】

An efficient decision and planning method for high speed autonomous driving in dynamic environment

著者 (5件)： Zhang Kai (State Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, Beijing Institution of Technology, Beijing 100081, P.R. China) ,  Fu Mengyin (State Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, Beijing Institution of Technology, Beijing 100081, P.R. China) ,  Yang Yi (State Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, Beijing Institution of Technology, Beijing 100081, P.R. China) ,  Shang Songtian (State Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, Beijing Institution of Technology, Beijing 100081, P.R. China) ,  Wang Meiling (State Key Laboratory of Intelligent Control and Decision of Complex Systems, Beijing Institution of Technology, Beijing 100081, P.R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IV  ページ： 806-811  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無人地上車(UGV)のための著者らが以前に提案した方法に基づく改良された意思決定と計画アルゴリズムを提案した。新しい方法は構造化された環境および非構造化環境の両方でUGV駆動に適用することができる。改良法では,計画の展望が高速で安全運転のための40mから100mの拡張であり,いくつかの区分的線形速度関数は新たな展望のために設計した。この改善後安全に障害物を回避しながら,UGVは,40km/hよりも60km/hの最大速度で駆動することができる。に加えて,速度フィードフォワード制御がUGVは,道路に約25km/h運転に他車を追い抜くに添加した。最後に,衝突検出アルゴリズムを車線変更操作をより安全にするための改善された。提案した意思決定と計画アルゴリズムは古いPolaris全地形型車両(A TV)と新しいFAW:H7車の両方に実行され,それはそれぞれにおける危険と障害物2016,Tahe,中国と今後の課題2016,中国,Changshuの良好な性能を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： フィードフォワード制御 ,  *意思決定 ,  中華人民共和国 ,  線形性 ,  道路 ,  アルゴリズム ,  安全性 ,  *高速度 ,  構造形成
準シソーラス用語： 車線変更 ,  検出アルゴリズム ,  最高速度 ,  安全運転 ,  *自律性 ,  *動的環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 動的環境 ,  自律 ,  意思決定 ,  計画