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J-GLOBAL ID：202202256032123130   整理番号：22A1049657

条件付き状態機械と機会制約付きモデル予測制御の階層構造による高速道路における意思決定と軌道計画【JST・京大機械翻訳】

Overtaking decision and trajectory planning in highway via hierarchical architecture of conditional state machine and chance constrained model predictive control

著者 (3件)： Jeon Seungmin (Department of Autonomous Vehicle, MORAI Inc., Gyeonggi, Republic of Korea) ,  Lee Kibeom (Autonomous Systems Laboratory, the Department of Future Mobility, Gachon University, Gyeonggi, Republic of Korea) ,  Kum Dongsuk (Vehicular Systems Design and Control Lab at the Graduate School for Green Transportation, Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST), Daejeon, Republic of Korea)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 151  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 追越軌道計画アルゴリズムは,自律車両の必須部分であるが,安全性を保証する間,トリップ効率(最小走行時間)を最大化している。特に,1つのアルゴリズムを使用するすべての状況における最適軌道結果を達成するためには,いくつかの行動が組み合わされる複雑な操作であるために,1つのアルゴリズムを使用するのは挑戦的である。本論文では,高レベル意思決定者としての有限状態機械と軌道計画者としての機会制約モデル予測制御を用いる追越アルゴリズムを提案して,安全性を保証しながらトリップ効率と乗り心地を最適化した。階層構造において2つの方法を結合することによって,提案したアルゴリズムは,最適性とリアルタイム性能を実現するために,各々の方法を利用した。条件付き状態機械(CSM)を用いて,アルゴリズムは安全性を確実にすることができる操作状態を分類して,各々の状態における最適マルチ車両制約条件をセットした。機会制約モデル予測制御(MPC)は,予測不確実性,安全性,トリップ効率および乗り心地を考慮した最適軌道を計画する。トリップ効率と安全性の両者を厳密に評価するために,提案したオーバーテーキングアルゴリズムの性能を,様々なレベルのサービス(LOS)シナリオに対して統計的方法で評価する。シミュレーション結果は,規則ベースのアルゴリズムより高い安全性を確実にする間,最適軌道がマルチ車両状況で発生することを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  *意思決定 ,  *計画 ,  不確実性 ,  乗り心地 ,  *高速道路 ,  最適軌道 ,  追越し ,  有限状態機械 ,  トリップ ,  経路探索
準シソーラス用語： *軌道計画 ,  *機会制約 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自律車両 ,  衝突回避 ,  モデル予測制御 ,  過剰摂取 ,  経路計画

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機会制約 ,  モデル予測制御 ,  階層構造 ,  高速道路 ,  意思決定 ,  軌道計画