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J-GLOBAL ID：202202230981667454   整理番号：22A1032844

確率的可到達集合脅威評価に基づく自律車両における衝突回避のための確率的予測制御【JST・京大機械翻訳】

Stochastic Predictive Control for Crash Avoidance in Autonomous Vehicles Based on Stochastic Reachable Set Threat Assessment

著者 (2件)： Khattar Vanshaj (Virginia Tech, Blacksburg, Virginia, United States) ,  Eskandarian Azim (Virginia Tech, Blacksburg, Virginia, United States)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IMECE2021  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0478C  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： 予期せぬ危険な道路状況は,しばしば道路で生じ,事故につながる。前進における脅威を検出し,転倒軌道を生成することは,自律車両が直面する主要な課題の幾つかである。確率的モデル予測制御(SMPC)手法は,最近,高度に不確実な環境におけるシステム制御において非常に効果的であることが証明されている。しかし,SMPCの機会制約定式化は,高速実時間実装のために計算的に高価である。本論文は,SMPCに基づく自律車両における衝突回避のための,高速,積極的意思決定アプローチを提示した。本研究では2つの問題に取り組んだ。1)周辺車両からの自律車両へのssessing threat脅威,2)将来の予測事故の場合の自律車両に対する高速安全軌道生成。脅威評価は,周囲の車両に対する確率的到達可能性解析を用いて取り組まれ,これは,将来の運動と意図の可能性がある。確率的モデル予測制御(SMPC)に基づく衝突回避軌跡を生成するための,高速,積極的意思決定アルゴリズムを提案した。凸包定式化を用いて決定論的制約としてSMPC確率的制約を再定式化し,より高速な実時間実装を可能にした。この決定論的SMPC実装は,車両が最小確率的安全性を維持する実時間で保証する。提案した意思決定アプローチは,中程度のリスク因子範囲を有する事故シナリオを回避するのに成功したことを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *確率 ,  安全性 ,  意思決定 ,  不確実性 ,  リスク ,  道路 ,  軌道 ,  確率モデル ,  定式化 ,  凸包 ,  危険因子 ,  *衝突回避
準シソーラス用語： 軌道生成 ,  決定論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G)

タイトルに関連する用語 (8件)： 確率 ,  可到達 ,  集合 ,  脅威 ,  評価 ,  自律 ,  衝突回避 ,  予測制御