Abstract-I många trafiksituationer finns det tillfällen då interaktion med andra förare är nödvändig och oundviklig för att på ett säkert sätt gå mot en avsedd destination. Detta gäller särskilt när man slår samman manövrar i tät trafik, där förarna ibland måste vara något aggressiva och visa att de har för avsikt att slå sig samman för att interagera med den andra föraren och få föraren att öppna den lucka som krävs för att utföra manövern på ett säkert sätt. Många rörelseplaneringsramar för autonoma fordon använder ett reaktivt tillvägagångssätt där enkla modeller av andra trafikdeltagare används och därför måste hålla sig till stora marginaler för att bete sig säkert. De stora marginaler som behövs kan dock ibland fastna i överbelastad trafik där tidsskillnaderna mellan fordonen är för små. I andra situationer, såsom sammanfogning av motorvägar, kan det vara betydligt farligare att stanna på entrérampen om luckorna är för små än att göra en något mer aggressiv manöver och låta föraren bakom öppna den lucka som behövs. För att lösa detta problem använder detta arbete den intelligenta förarmodellen (IDM) för att explicit modellera interaktionen mellan andra förare och utvärderar risken genom deras nödvändiga retardation på ett liknande sätt som den minsta totala Breaking Induced av Lane Change (MOBIL) modell som har använts i storskaliga trafiksimuleringar tidigare. Detta gör det möjligt för algoritmen att utvärdera effekten på andra förare beroende på våra egna bana planer genom att simulera den närliggande trafiksituationen. Att hitta en globalt optimal lösning är ofta intractable i dessa situationer så istället skapas en stor uppsättning kandidatbanor som utvärderas mot trafikscenen genom framåtsimuleringar av andra trafikdeltagare. Genom diskretisering och användning av en effektiv bana generator tillsammans med effektiv modellering av trafikscenen realtidskrav kan uppfyllas.
Till exempel kan banor provtas med hjälp av quintic polynomials och därefter betygsatt, där enligt reaktion av andra trafikdeltagare anses med Intelligent Driver Model (IDM) REF.
Interaction aware trajectory planning for merge scenarios in congested traffic situations
{'venue': '2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}