Group Frenet Frame CAV Path Planning on Highways
Notice bibliographique
Résumé
Connected autonomous vehicle (CAV) systems could bring considerable benefits to our daily lives, and possibly outperform single autonomous vehicle (AV). Nevertheless, the real-time determination of the optimal route for each connected autonomous vehicle (CAV) within a continuous space presents a considerable challenge. This difficulty arises from the exponential growth of potential motion combinations for CAVs, considering the diverse road geometries they encounter. This article proposed a CAV group planning framework to overcome this challenge. The framework works hierarchically. The global and local controllers play a crucial role in generating long-term reference paths for each CAV by employing a versatile road geometry model capable of accommodating diverse road shapes. Initially, waypoints are extracted utilizing this generalized road geometric model. Subsequently, potential combinations of waypoints are generated by considering the CAV group as a fleet. Finally, optimal waypoint combinations are assigned to each CAV by considering the CAVs’ own benefit and road usage. Reference paths for each CAV are generated using the selected waypoints and are passed on to the CAVs and roadside units (RSUs) layer. The CAVs and RSUs generate short-term motion, given the reference paths. This is operated in the Frenet frame, and the optimal motion for each CAV is selected in the aspect of the entire CAV fleet. The proposed framework is tested in simulation and has shown the ability to generate safe and sound paths under various road geometries with obstacles and in mixed traffics in real time.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».