Abstract-Prior autonoma navigationssystem fokuserade på demonstration av den tekniska genomförbarheten. Men i takt med att tekniken utvecklas blir det en lovande forskningsriktning att förbättra användarupplevelsen genom att lära sig experts eller individs drivmönster. Som ett första steg mot detta mål undersöker vi metoder för att lära av mänskliga demonstrationer i urbana scenarier utan några miljöstörningar (trafikfri). Vi föreslår en vägmodell som genererar en referensbana med jämn och toppvärdesreducerad krökning, och en parameteriserad hastighetsmodell som ska monteras med mänskliga kördata. Modellparametrar lärs sedan genom regressionsmetoder, och vissa statistiska mänskliga körmönster avslöjas. Den lärda modellen utvärderas sedan genom att jämföra den genererade planen med de insamlade uppgifterna från samma mänskliga förare.
Gu och Dolan REF, föreslog en geometribaserad hastighetsplaneringsmetod där en referensbana skapades för det autonoma fordonet genom att kombinera den släta och toppvärdesreducerade krökning och en parameteriserad hastighetsmodell som var monterad från mänskliga kördata.
Toward human-like motion planning in urban environments
{'venue': '2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings', 'journal': '2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}