Adaptive Lane Change Trajectory Planning Scheme for Autonomous Vehicles Under Various Road Frictions and Vehicle Speeds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes an adaptive lane change trajectory planning scheme to road friction and vehicle speed for autonomous driving, while considering both the maneuver safety and the comfort of occupants. In regard to achieve smooth trajectory, a 7th-order polynomial function is constructed to ensure continuity of the planned trajectory up to the derivative of the curvature (jerk). Unlike traditional planning methods that only consider very limited maneuvering conditions, the proposed scheme adapts to a wide range of road friction and vehicle speed, while ensuring enhanced occupants’ ride comfort and acceptance. The proposed trajectory planning scheme creatively integrates all the dynamic constraints which are defined by road friction, safety, comfort and human-like driving style. It is shown that the proposed lane change planning algorithm reduces to the identification of exclusively the lane change duration given a constant forward speed. Illustrative simulation examples in MATLAB/Simulink have been conducted to demonstrate the validity of the proposed scheme. The acceptable traceability of the planned lane change trajectories is further demonstrated through path tracking analysis of a full-vehicle model in CarSim. Finally, experimental tests have been conducted based on Quanser’s latest self-driving car (QCar) to verify the practical effectiveness of the proposed trajectory planning scheme.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle