Abstract-Autonoma fordon måste planera banor till ett angivet mål som undviker hinder. Tidigare metoder som använde en begränsad optimeringsmetod för att lösa för ändliga sekvenser av optimala styringångar har varit mycket effektiva. För robust utförande är det viktigt att ta hänsyn till den inneboende osäkerheten i problemet, som uppstår på grund av osäker lokalisering, modellering fel, och störningar. Tidigare arbete har hanterat fallet med deterministiskt begränsad osäkerhet. Vi presenterar här ett alternativt tillvägagångssätt som använder en probabilistisk representation av osäkerhet, och planerar den framtida probabilistiska fördelningen av fordonstillståndet så att sannolikheten för kollision med hinder ligger under en angiven tröskel. Detta tillvägagångssätt har två huvudsakliga fördelar; för det första, osäkerhet modelleras ofta mer naturligt med en probabilistisk representation (till exempel i fallet med osäker lokalisering); för det andra, genom att specificera sannolikheten för ett framgångsrikt genomförande, den önskade nivån av konservatism i planen kan specificeras på ett meningsfullt sätt. Huvudtanken bakom tillvägagångssättet är att det probabilistiska problemet med att undvika hinder kan uttryckas som ett dijunktivt linjärt program med linjära slumpbegränsningar. Det resulterande dijunktiva linjära programmet har samma komplexitet som det som motsvarar det deterministiska vägplaneringsproblemet utan någon representation av osäkerhet. Därför kan det resulterande problemet lösas med hjälp av befintliga, effektiva tekniker, så att planering med osäkerhet kräver minimal ytterligare beräkning. Slutligen presenterar vi en empirisk validering av den nya metoden med ett antal scenarier för att undvika hinder för luftfartyg.
Blackmore m.fl. tar itu med en probabilistisk strategi för vägplanering med hinder. i REF................................................................................................
A probabilistic approach to optimal robust path planning with obstacles
{'venue': '2006 American Control Conference', 'journal': '2006 American Control Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}