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J-GLOBAL ID：201802214238847861   整理番号：18A1773017

自動化都市運転のための共同マルチポリシー挙動推定と後退水平軌道計画【JST・京大機械翻訳】

Joint Multi-Policy Behavior Estimation and Receding-Horizon Trajectory Planning for Automated Urban Driving

著者 (4件)： Zhou Bingyu (Department of Cognitive Robotics, Delft University of Technology, Delft, CD, 2628, Netherlands) ,  Schwarting Wilko (Wilko Schwarting and Daniela Rus are with the Massachusetts Institute of Technology, 32 Vassar St, Cambridge, MA, USA) ,  Rus Daniela (Wilko Schwarting and Daniela Rus are with the Massachusetts Institute of Technology, 32 Vassar St, Cambridge, MA, USA) ,  Alonso-Mora Javier (Department of Cognitive Robotics, Delft University of Technology, Delft, CD, 2628, Netherlands)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICRA  ページ： 2388-2394  発行年： 2018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： 都市環境で運転するとき,自律車両は他の交通機関との相互作用を考慮しなければならない。それは,それらの将来の挙動についての理由でなければならず,その作用はそれらの将来の挙動に影響を及ぼし,複数の運動仮説を潜在的に考慮する。本論文では,相互作用と多重政策意思決定をモデル化する結合挙動推定と軌道計画のための方法を紹介した。この方法は,部分的に観測可能なMarkov決定プロセスを活用して,車両に対する計画された軌道を与えられた他の交通参加者の挙動を推定し,車両のための安全な軌道を生成するために,受信-Horizon制御を行った。安全なナビゲーションを達成するために,著者らは,後退水平プランナにおける複数の運動政策に関する機会制約を導入した。これらの制約は,他の交通参加者の行動に対する不確実性を説明する。この方法は実時間で実行でき,シミュレーションしたマルチ車両交差シナリオにおいてその性能と良好なスケーラビリティを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  安全性 ,  意思決定 ,  *自動化 ,  不確実性 ,  交通機関 ,  *都市 ,  受信 ,  モデリング ,  多重化 ,  都市環境
準シソーラス用語： 自律性 ,  *軌道計画 ,  プランナ ,  機会制約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 自動化 ,  都市 ,  共同 ,  マルチ ,  挙動 ,  推定 ,  後退 ,  軌道計画