De rörelseplanerare som används i självkörande fordon måste generera banor som är säkra, bekväma, och följa trafikreglerna. Detta uppnås vanligtvis av två moduler: beteendeplanerare, som hanterar beslut på hög nivå och producerar en grov bana, och bana planerare som genererar en smidig, genomförbar bana för varaktigheten av planeringshorisonten. Dessa planerare, dock, är typiskt utvecklat separat, och förändringar i beteendeplaneraren kan påverka banan planeraren på oväntade sätt. Dessutom, den slutliga banan som produceras av banan planeraren kan skilja sig avsevärt från den som genereras av beteendeplaneraren, eftersom de inte delar samma mål. I den här artikeln föreslår vi ett gemensamt inlärbart beteende och bana planerare. Till skillnad från de flesta befintliga inlärbara rörelseplanerare som antingen endast tar upp beteendeplanering, eller använder ett otolkbart neuralt nätverk för att representera hela logiken från sensorer till körkommandon, har vårt tillvägagångssätt en uttolkbar kostnadsfunktion på toppen av perception, förutsägelse och fordon dynamik, och en gemensam lärande algoritm som lär sig en delad kostnadsfunktion som används av vårt beteende och bana komponenter. Experiment på verkliga självkörande data visar att gemensamt inlärd planerare presterar betydligt bättre både i fråga om likhet med mänsklig körning och andra säkerhetsmått, jämfört med baslinjer som inte antar gemensamt beteende och bana lärande.
Ett gemensamt inlärbart beteende och bana planerare för självkörande fordon föreslogs i REF.
Jointly Learnable Behavior and Trajectory Planning for Self-Driving Vehicles
{'venue': '2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}