Interaction-aware motion planning and control based on game theory with human-in-the-loop validation
Notice bibliographique
Résumé
An interaction-aware control and motion planning framework is proposed and experimentally verified for time-critical merging scenarios. The framework considers interaction between the automated driving system and other vehicles, including human-driven vehicles, by monitoring lateral and longitudinal response of the neighbor vehicle without communication or having access to their control and safety objective functions. This has not been accounted for safe motion planning and controls in existing merging solutions in mixed traffic. The framework includes a novel inverse differential game based on a long short-term memory network for estimation of the possible path tracking objective function of the human-driven vehicle in real-time. Then, a game-theoretic receding horizon controller is devised for the automated driving system by predicting the trajectory of the human-driven vehicle. The developed framework is validated in several merging scenarios and road surface conditions using CarSim high-fidelity simulations including human-in-the-loop case studies with different test subjects. • An interaction-aware control and motion planning framework is proposed and experimentally verified for time-critical merging scenarios. • The framework considers interaction between the automated driving system and other vehicles, including human-driven vehicles, by monitoring lateral and longitudinal response of the neighbor vehicle without communication or having access to their control and safety objective functions. • The framework includes a novel inverse differential game based on a long short-term memory network for estimation of the possible path tracking objective function of the human-driven vehicle 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».