Trajectory Planning for Autonomous Vehicles at Intersections Based on the Spatial Structure
Notice bibliographique
Résumé
Intersection trajectory planning constitutes a fundamental challenge for autonomous vehicles, with spatial structure elements such as geometry, static obstacles, and conflict points critically determining both path geometry and speed profiles. Distinguished from existing studies applied in simple crossroad scenarios where the spatial structure is often overlooked, this study proposes a flexible and effective method for intersection that explicitly incorporates spatial structure. Our approach decomposes the problem into path planning and speed planning. First, we analyze and classify the intersection’s spatial structure components that affect planning into visible and invisible elements. Then, the cubic quasiuniform Basis‐spline (B‐spline) curve and cost function are applied to generate the optimal, static‐obstacle‐free path. In the subsequent speed planning stage, the traffic rule of conflict points is used to generate the reference speed, and quadratic programming is applied to generate the dynamic‐obstacle‐free speed curve in the spatiotemporal (ST) graph. To validate the effectiveness of this approach, experiments are conducted in four static intersections and six dynamic scenarios with different spatial structures. Compared with other methods like A ∗ and dynamic programming, this approach is more applicable and efficient. The results demonstrate the flexibility and practicality of this method, which can govern the continuity and smoothness of road connection points and ensure safety under the constraints of different intersection elements.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».