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J-GLOBAL ID：201802291806799568   整理番号：18A1509329

FOAD:高速最適化に基づく自律走行運動プランナ【JST・京大機械翻訳】

FOAD: Fast Optimization-based Autonomous Driving Motion Planner

著者 (3件)： Chen Jianyu (University of California, Department of Mechanical Engineering, Berkeley, CA, 94720, USA) ,  Liu Changliu (University of California, Department of Mechanical Engineering, Berkeley, CA, 94720, USA) ,  Tomizuka Masayoshi (University of California, Department of Mechanical Engineering, Berkeley, CA, 94720, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ACC  ページ： 4725-4732  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： 運動計画は自律運転のためのコアモジュールの一つである。現在の運動計画技術の中で,最適化に基づく方法は,それらが連続空間における計画を可能にし,一つの定式化における複数の目的(困難な制約のような)を評価することができるので,独特の利点を有している。しかしながら,最適化問題が通常非凸であるので,複雑な環境におけるリアルタイムに最適化ベースの方法を実装することは困難である。2)低レベル軌道追跡制御装置が完全な追跡を実行できないので,閉ループ性能を保証することは困難である。最初の課題を解決するために,凸実行可能な集合アルゴリズム(CFS)をリアルタイム非凸最適化のために提案した。第二の課題を解決するために,高速最適化ベース自律駆動運動プランナ(FOAD)を,CFSの強化版としてソフト制約凸実行可能集合アルゴリズム(SCCFS)を実装する本論文で提案した。閉ループ平滑性の概念を定義し,本論文で解析した。シミュレーションと実際の車両実験により,プランナの効率と能力を検証した。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： 定式化 ,  平滑度 ,  アルゴリズム ,  制御装置 ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  凸形 ,  *高速度
準シソーラス用語： 非凸最適化 ,  軌道追跡 ,  実時間 ,  *自律性 ,  運動計画 ,  *プランナ ,  自律走行 , 【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 (4件)： 最適化 ,  自律走行 ,  運動 ,  プランナ