文献

J-GLOBAL ID：202102213208955287   整理番号：21A0671128

適応制約付きILQRによる自己駆動のための安全計画【JST・京大機械翻訳】

Safe Planning for Self-Driving Via Adaptive Constrained ILQR

著者 (4件)： Pan Yanjun (Carnegie Mellon University,Department of Mechanical Engineering,Pittsburgh,PA,USA,15213) ,  Lin Qin (Carnegie Mellon University,Department of the Robotics Institute,Pittsburgh,PA,USA,15213) ,  Shah Het (Indian Institute of Technology Kharagpur,Department of Mechanical Engineering,Kharagpur,West Bengal,India,721302) ,  Dolan John M. (Carnegie Mellon University,Department of the Robotics Institute,Pittsburgh,PA,USA,15213)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 2377-2383  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： ILQRのバリアントである拘束反復線形二次調節器(CILQR)は,障害物回避と参照追跡のような制約を扱う自律車両の運動計画問題のために最近提案された。しかし,以前の研究は,標的動的障害物に対する決定論的軌跡または持続的予測のどちらかを考慮する。他の欠点は,一般性の欠如であり,異なるシナリオのための手動重量調整を必要とする。本論文では,2つの重要な改善を達成した。最初に,二段階不確実性意識予測を提案した。到達可能性解析に基づく安全保証による短期予測は,目標車両によって実行される極端な操作を扱うことの原因となる。適応最小自乗フィルタを長期予測することは,長期予測のみの可到達性を用いて,計画された軌道の長期的最適性を保存し,プランナーを過剰保存する。第2に,異なるシナリオにわたるより広いカバレッジを可能にして,ケースによって退屈なパラメータ調整ケースを避けるために,本論文は,入力としてego車両と目標車両から状態を取るシナリオベースの解析機能を設計して,出力としてコスト関数の重みを運搬する。それは,単一プランナーの下で,エゴビヒクルが複数の行動(車線保持と追越しのような)を実行するのを可能にする。著者らは,シミュレーションにおける提案したプランナーの安全性,有効性およびリアルタイム性能を実証した。Copyright 2021 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： *最小二乗法 ,  フィルタ ,  不確実性 ,  ビヒクル ,  費用関数 ,  線形性 ,  短期予測 ,  長期予測 ,  有効性 ,  障害物回避 ,  普遍性
準シソーラス用語： 運動計画 ,  実時間 ,  最適性 ,  プランナ , 【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)： 適応 ,  制約 ,  自己 ,  安全計画