Simultaneous Trajectory and Speed Planning for Autonomous Vehicles Considering Maneuver Variants
Notice bibliographique
Résumé
The paper presents a technique of motion planning for autonomous vehicles (AV) based on simultaneous trajectory and speed optimization. The method includes representing the trajectory by a finite element (FE), determining trajectory parameters in Frenet coordinates, composing a model of vehicle kinematics, defining optimization criteria and a cost function, forming a set of constraints, and adapting the Gaussian N-point scheme for quadrature numerical integration. The study also defines a set of minimum optimization parameters sufficient for making motion predictions with smooth functions of the trajectory and speed. For this, piecewise functions with three degrees of freedom (DOF) in FE’s nodes are implemented. Therefore, the high differentiability of the trajectory and speed functions is ensured to obtain motion criteria such as linear and angular speeds, acceleration, and jerks used in the cost function and constraints. To form the AV roadway position, the Frenet coordinate system and two variable parameters are used: the reference path length and the lateral displacement perpendicular to reference line’s tangent. The trajectory shape, then, depends only on the final position of the AV’s mass center and the final reference’s curvature. The method uses geometric, kinematic, dynamic, and physical constraints, some of which are related to hard restrictions and some to soft restrictions. The planning technique involves parallel forecasting for several variants of the AV maneuver followed by selecting the one corresponding to a specified criterion. The sequential quadratic programming (SQP) technique is used to find the optimal solution. Graphs of trajectories, speeds, accelerations, jerks, and other parameters are presented based on the simulation results. Finally, the efficiency, rapidity, and prognosis quality are evaluated.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».