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J-GLOBAL ID：202002284363014702   整理番号：20A2320684

パターンコストペナルティを持つ平滑フィードバック双方向高速探索ランダムツリーを用いた自律駐車のための前方および後方運動計画【JST・京大機械翻訳】

Forward and Backward Motion Planning for Autonomous Parking Using Smooth-feedback Bidirectional Rapidly-exploring Random Trees* with Pattern Cost Penalty

著者 (3件)： Jhang Jyun-Hao (National Taiwan University,Department of Electrical Engineering,Taipei,Taiwan,10617) ,  Lian Feng-Li (National Taiwan University,Department of Electrical Engineering,Taipei,Taiwan,10617) ,  Hao Yu-Hsiang (Industrial Technology Research Institute,Mechanical and Mechatronics Systems Research Laboratories,Hsinchu,Taiwan,31040)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CASE  ページ： 260-265  発行年： 2020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： 今日,自律車両の技術は日常生活における人々の利便性を提供する。しかし,先進運転者支援システム(ADAS)の既存のアプリケーションは,自律運転レベル1~4に分類できるが,レベル5では完全な自動化ではない。リスクと環境の考察により,自律駐車は自律車両のための最初の完全自律アプリケーションであるかもしれない。本論文では,日常生活における駐車シナリオのための任意の実現可能な開始と目標構成で,人間様で衝突のない駐車経路を効率的に生成するために,サンプリングベースの運動プランナーを提案した。さらに,提案方法は,各実行のための高い経路品質と一貫性を維持するために,サンプリングベースの運動計画者の共通欠陥を扱うことを目的とする。提案した方法の効果を検証するために,垂直および並列駐車のような一般的および厳密な駐車シナリオにおいて,シミュレーションを行った。シミュレーション結果は,日常生活における様々な駐車シナリオを扱う可能性を示した。Copyright 2020 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： シミュレーション ,  自動化 ,  *駐車 ,  応用プログラム ,  *ペナルティ
準シソーラス用語： 自律性 ,  *運動計画 ,  利便性 ,  プランナ ,  運転者支援システム , 【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 (6件)： フィードバック ,  双方向 ,  高速探索 ,  自律 ,  駐車 ,  運動計画