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Enregistrement W4417478901 · doi:10.3901/jme.2024.10.273

High-performance Trajectory Optimization for Automated Parking via Half-space Constraining Theory

2024· article· en· W4417478901 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic control and management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrajectoryTrajectory optimizationCollisionControl theory (sociology)Optimization algorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

摘要: 轨迹规划是车载自动泊车系统中的重要功能,而现有的泊车轨迹规划算法无法兼顾算法泛化性、计算精度、求解时效性以及结果最优性。现采用基于数值优化的轨迹规划技术路线,首先将泊车轨迹规划任务表述为一则通用的最优控制问题;随后提出半空间约束理论,结合概略轨迹先验信息将原本具有高维度、强非凸非线性特点的名义避障约束简化为线性不等式约束,继而利用信任域约束进一步降低线性不等式约束的规模;最后调用非线性规划求解器对简化后的最优控制问题进行数值求解,可在极短时间内生成高精度数值最优泊车轨迹:将上述泊车轨迹规划方法命名为预设空间快速优化法。大量仿真试验表明,在同样使用混合A*搜索算法提供先验的概略轨迹的前提下,预设空间快速优化法的求解成功率、计算耗时以及结果最优性均优于OBCA(Optimization-based collision avoidance)、LIOM(Lightweight iteratwe optimization method)等主流泊车轨迹优化算法。

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle