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Enregistrement W4304775246 · doi:10.3390/vehicles4040060

Improved Technique for Autonomous Vehicle Motion Planning Based on Integral Constraints and Sequential Optimization

2022· article· en· W4304775246 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueVehicles · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Dynamics and Control Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésKinematicsIntegral sliding modeNonlinear systemCurvatureTrajectoryMotion planningNode (physics)PiecewiseTrajectory optimizationMathematical optimizationComputer scienceMotion (physics)Degrees of freedom (physics and chemistry)Nonlinear programmingControl theory (sociology)MathematicsGeometryEngineeringArtificial intelligenceMathematical analysisOptimal controlRobotStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study is dedicated to elaborating and analyzing a technique for autonomous vehicle (AV) motion planning based on sequential trajectory and kinematics optimization. The proposed approach combines the finite element method (FEM) basics and nonlinear optimization with nonlinear constraints. There were five main innovative aspects introduced in the study. First, a 7-degree polynomial was used to improve the continuity of piecewise functions representing the motion curves, providing 4 degrees of freedom (DOF) in a node. This approach allows using the irregular grid for roadway segments, increasing spans where the curvature changes slightly, and reducing steps in the vicinity of the significant inflections of motion boundaries. Therefore, the segment length depends on such factors as static and moving obstacles, average road section curvature, camera sight distance, and road conditions (adhesion). Second, since the method implies splitting the optimization stages, a strategy for bypassing the moving obstacles out of direct time dependency was developed. Thus, the permissible area for maneuvering was determined using criteria of safety distance between vehicles and physical limitation of tire–road adhesion. Third, the nodal inequality constraints were replaced by the nonlinear integral equality constraints. In contrast to the generally distributed approach of restricting the planning parameters in nodes, the technique of integral equality constraints ensures the disposition of motion parameters’ curves strictly within the preset boundaries, which is especially important for quite long segments. In this way, the reliability and stability of predicted parameters are improved. Fourth, the seamless continuity of both the sought parameters and their derivatives is ensured in transitional nodes between the planning phases and adjacent global coordinate systems. Finally, the problem of optimization rapidity to match real-time operation requirements was addressed. For this, the quadrature integration approach was implemented to represent and keep all the parameters in numerical form. The study considered cost functions, limitations stipulated by the vehicle kinematics and dynamics, as well as initial and transient conditions between the planning stages. Simulation examples of the predicted trajectories and curves of kinematic parameters are demonstrated. The advantages and limitations of the proposed approach are highlighted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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