A Novel Motion Planning for Autonomous Vehicles Using Point Cloud Based Potential Field
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring accurate and efficient perception and motion planning is critical for the safety of autonomous vehicles. Addressing these pivotal challenges, this paper introduces a novel motion planning method employing a Lidar point cloud-based potential field (PF). Our approach innovatively extracts the drivable area boundary from point cloud, enhancing computational efficiency and reducing common perception errors, such as missed detections and inaccurate obstacle shape estimation. Built upon this drivable area boundary, the PF effectively represents the cost of traversing diverse areas. The PF is integrated into a model predictive control (MPC) framework to generate control commands considering vehicle dynamics, constraints, collision avoidance, and passenger comfort. Given the highly nonlinear nature of simultaneous longitudinal and lateral motion planning, an efficient Frenet frame-based trajectory sampling method is developed to provide an initial guess of the optimal trajectory for this complex motion planning task. The perception module has been validated in real bus tests, confirming its reliability and efficiency, and the entire motion planning methodology has been rigorously tested through simulations. These simulations show that our method efficiently generates smooth and safe control commands, even in challenging scenarios where the obstacle vehicle suddenly changes its lane, and remains robust under considerable state observation noise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».