I detta dokument presenteras en fallstudie där ett autonomt fordon måste samarbeta med ett fordon som antas köras manuellt för att utföra en tvärgående manöver utan risk. Den största skillnaden med andra korsningssystem är att det manuella fordonet körs utan att bry sig om det kontrollerade fordonet, så en samverkan mellan fordonen är inte möjlig. I detta fall är det autonoma fordonet ansvarigt för att anpassa sin hastighet till läget för manuellt drivna, för att slutföra manövern både på ett säkert och effektivt sätt. I detta syfte utvecklas ett hierarkiskt system som bygger på tre skikt (FRBS) i syfte att hantera en sådan situation: det första skiktet är ansvarigt för att upptäcka den typ av manöver som kommer att bli nödvändig; det andra, om en korsning kommer att passeras, är ansvarigt för att bestämma den lämpliga hastigheten för att göra detta utan risk; och det tredje handlar om fordonets verkliga hastighet. De två första skikten implementeras med hjälp av luddiga beslutssystem, och den andra optimeras av en genetisk algoritm (GA). GA utvärderar kandidater i slumpmässiga simulerade scenarier med hänsyn till olika faktorer för att beräkna lämpligheten. Dessa faktorer är: genomföra en fri kollisionspolitik, undvika onödiga stopp och avsluta manövern så snabbt som möjligt.
Till exempel Onieva et al. REF presenterade en fallstudie där ett automatiserat fordon måste samarbeta med en förare för att uppnå tvärgående manövrar utan risk, och utvecklade ett treskiktigt hierarkiskt luddigt regelbaserat system.
Genetic optimization of a vehicle fuzzy decision system for intersections
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}