Safe Nonlinear Trajectory Generation for Parallel Autonomy With a Dynamic Vehicle Model
Notice bibliographique
Résumé
High-end vehicles are already equipped with safety systems, such as assistive braking and automatic lane following, enhancing vehicle safety. Yet, these current solutions can only help in low-complexity driving situations. In this paper, we introduce a parallel autonomy, or shared control, framework that computes safe trajectories for an automated vehicle, based on human inputs. We minimize the deviation from the human inputs while ensuring safety via a set of collision avoidance constraints. Our method achieves safe motion even in complex driving scenarios, such as those commonly encountered in an urban setting. We introduce a receding horizon planner formulated as nonlinear model predictive control (NMPC), which includes the analytic descriptions of road boundaries and the configuration and future uncertainties of other road participants. The NMPC operates over both steering and acceleration simultaneously. We introduce a nonslip model suitable for handling complex environments with dynamic obstacles, and a nonlinear combined slip vehicle model including normal load transfer capable of handling static environments. We validate the proposed approach in two complex driving scenarios. First, in an urban environment that includes a left-turn across traffic and passing on a busy street. And second, under snow conditions on a race track with sharp turns and under complex dynamic constraints. We evaluate the performance of the method with various human driving styles. We consequently observe that the method successfully avoids collisions and generates motions with minimal intervention for parallel autonomy. We note that the method can also be applied to generate safe motion for fully autonomous vehicles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».