science >> Wetenschap >  >> Elektronica

Bewegingsplanning voor automatisch rijden onder onzekerheid en met beperkt zicht

Een voorbeeld van een kruispuntscenario dat een use case van de voorgestelde aanpak belicht. Het ego-voertuig, overal in dit blad in blauw afgebeeld, gaat naar een kruispunt waar hij moet wijken. Het voertuig heeft beperkt zicht en een kruisend voertuig nadert vanuit het afgesloten gebied. De planner van het voertuig moet er rekening mee houden dat er mogelijk een voertuig nadert en zijn snelheid adequaat verminderen. Krediet:Tas &Stiller.

Onderzoekers van het FZI Research Center for Information Technology hebben een nieuwe methode ontwikkeld die de bewegingsplanning van autonome voertuigen in onzekere omgevingen of in omstandigheden met beperkt zicht kan verbeteren. hun papier, voorgepubliceerd op arXiv, schetst een techniek om botsingen te voorkomen in het slechtste geval van een bepaald scenario.

"Geautomatiseerd rijden in stedelijke omgevingen en onder zware omstandigheden is een uitdaging en blijft een toppunt van onderzoek, " schreven de onderzoekers in hun paper. "Ongunstige weers- en lichtomstandigheden resulteren in een slechte waarnemingskwaliteit door hogere onzekerheden en beperkte receptieve velden te introduceren."

De door de onderzoekers beschreven uitdagingen zijn misschien nog wel relevanter in stedelijke omgevingen, waar onverwachte gebeurtenissen het moeilijker maken om de uitkomst van een situatie te voorspellen. Om deze moeilijkheden aan te pakken, eerdere studies hebben geprobeerd om geavanceerde waarnemingssystemen voor geautomatiseerde voertuigen te ontwikkelen.

Niettemin, zelfs de meest geavanceerde van deze systemen, uitgerust met state-of-the-art sensoren en technologie, hebben vaak moeite om met onzekerheid om te gaan, waardoor alleen het risico op botsingen wordt verkleind. Om dit probleem aan te pakken, de onderzoekers van FZI richtten zich op bewegingsplanning in een onzekere omgeving met occlusies.

"In dit artikel hebben we de onzekerheden geanalyseerd waaraan een automatisch voertuig onderhevig is, " legden de onderzoekers uit. "We hebben verschillende uitdagende verkeerssituaties bestudeerd voor een voertuig met een beperkt receptief veld."

Na bestudering van de omstandigheden waarin een bewegingsplanner rekening moet houden met voertuigen die naderen uit niet-zichtbare gebieden, de onderzoekers bedachten een aanpak om ongeoorloofd gedrag snel te detecteren. Hun aanpak imiteert enigszins de manier waarop menselijke bestuurders kruispunten naderen, voorzichtiger en met lagere snelheid rijden.

"We presenteren een methode om botsingsvrij te blijven voor de worstcase-evolutie van de gegeven scène, " schreven de onderzoekers. "We definiëren criteria die de beschikbare marges voor een botsing meten, rekening houdend met zichtbaarheid en interacties en bijgevolg integreren we voorwaarden die deze criteria toepassen in een op optimalisatie gebaseerde bewegingsplanner."

De onderzoekers evalueerden hun methode in een gesloten simulatieomgeving en ontdekten dat deze goed gegeneraliseerd kon worden in verschillende stedelijke scenario's. Hun aanpak is nu geïntegreerd in een geautomatiseerd voertuig, genaamd BERTHAONE.

"Ons toekomstige werk zal zich bezighouden met complexere scenario's, waar een groot aantal routes en manoeuvreeropties beschikbaar zijn, zoals het wisselen van rijstrook, ’ schreven de onderzoekers.

© 2018 Wetenschap X Netwerk