Sammanfattning av denna webbsida: Detta papper beskriver en realtidsrörelse planerare baserad på förarnas visuella beteende-styrda snabbt utforska slumpmässiga träd (RRT) metod, som är tillämplig på körning på väg av autonoma fordon. Den primära nyheten är i användningen av vägledningen av förarnas visuella sökbeteende inom ramen för RRT rörelse planerare. RRT är en inkrementell provtagningsbaserad metod som används i stor utsträckning för att lösa problemen med robotisk rörelseplanering. RRT är dock ofta opålitligt i ett antal praktiska tillämpningar såsom autonoma fordon som används för körning på väg på grund av den onaturliga banan, värdelös provtagning och långsam prospektering. För att ta itu med dessa problem presenterar vi en intressant RRT-algoritm som introducerar en effektiv guidad provtagningsstrategi baserad på förarnas visuella sökbeteende på väg och en kontinuerlig krökningsfri metod baserad på B-spline. Den föreslagna algoritmen genomförs på ett verkligt autonomt fordon och verifieras mot flera olika trafikscenarier. Ett stort antal av de experimentella resultaten visar att vår algoritm är genomförbar och effektiv för autonoma körningar på väg. Dessutom visar de jämförande test- och statistiska analyserna att dess utmärkta prestanda är överlägsen andra tidigare algoritmer.
En online motion planerare har föreslagits baserat på förarnas visuella beteende-styrda snabbt utforska slumpmässiga träd (RRT) metod som gäller för körning på väg av autonoma fordon REF.
Drivers’ Visual Behavior-Guided RRT Motion Planner for Autonomous On-Road Driving
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}