会员服务
优化器 · 控制器 · Robot ·
2021 年 7 月 30 日
DL-AMP and DBTO: An Automatic Merge Planning and Trajectory Optimization and Its Application in Autonomous Driving
翻译：DL-AMP和DBTO:自动合并规划和轨迹优化及其在自主驾驶中的应用
Yuncheng Jiang,Qi Lin,Jiwei Zhang,Jun Wang,Danjian Qian,Yuxi Cai
Yuncheng Jiang,Qi Lin,Jiwei Zhang,Jun Wang,Danjian Qian,Yuxi Cai
from arxiv, 8 pages, preprint on Feb 2, 2021, accepted by ITSC2021 on Jun, 25, 2021

This paper presents an automatic merging algorithm for autonomous driving vehicles, which decouples the specific motion planning problem into a Dual-Layer Automatic Merge Planning (DL_AMP) and a Descent-Based Trajectory Optimization (DBTO). This work leads to great improvements in finding the best merge opportunity, lateral and longitudinal merge planning and control, trajectory postprocessing and driving comfort.


翻译：本文件介绍了自动驾驶车辆的自动合并算法,该算法将具体的机动规划问题分解为双轨自动合并规划(DL_AMP)和基于世系的轨迹优化(DBTO ) 。 这项工作导致在寻找最佳合并机会、横向和纵向合并规划和控制、轨迹后处理和驾驶舒适方面大有改进。
0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】计算成像，483页pdf，Computational Imaging Book, MIT 出版社
专知会员服务
63+阅读 · 2021年9月12日
知识图谱推理，50页ppt，Salesforce首席科学家Richard Socher
知识图谱推理，50页ppt，Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月10日
【斯坦福大学】Gradient Surgery for Multi-Task Learning
【斯坦福大学】Gradient Surgery for Multi-Task Learning
专知会员服务
46+阅读 · 2020年1月23日
2019年自然语言处理NLP亮点总结，29页pdf，NLP Year in Review — 2019 NLP highlights for the year 2019.
2019年自然语言处理NLP亮点总结，29页pdf，NLP Year in Review — 2019 NLP highlights for the year 2019.
专知会员服务
68+阅读 · 2020年1月2日
【ECML-PKDD 2019】用于处理多维语义轨迹和预测未来语义位置的多通道卷积神经网络（Multi-Channel Convolutional Neural Networks for Handling Multi-Dimensional Semantic Trajectories and Predicting Future Semantic Locations）
【ECML-PKDD 2019】用于处理多维语义轨迹和预测未来语义位置的多通道卷积神经网络（Multi-Channel Convolutional Neural Networks for Handling Multi-Dimensional Semantic Trajectories and Predicting Future Semantic Locations）
专知会员服务
6+阅读 · 2019年12月1日
【CVPR 2019 | tutorial】阿波罗，开放式自主驾驶平台：Apollo， Open Autonomous Driving Platform
【CVPR 2019 | tutorial】阿波罗，开放式自主驾驶平台：Apollo， Open Autonomous Driving Platform
专知会员服务
31+阅读 · 2019年11月28日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
开源书：PyTorch深度学习起步
开源书：PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【人工智能在2019：一年回顾】反人工智能，AI in 2019: A Year in Review
【人工智能在2019：一年回顾】反人工智能，AI in 2019: A Year in Review
专知会员服务
79+阅读 · 2019年10月10日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Github项目推荐 | 最优控制、强化学习和运动规划等主题参考文献集锦
Github项目推荐 | 最优控制、强化学习和运动规划等主题参考文献集锦
AI研习社
3+阅读 · 2019年4月21日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
carla 学习笔记
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】自然语言处理（NLP）指南
【推荐】自然语言处理（NLP）指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Mediating between Contact Feasibility and Robustness of Trajectory Optimization through Chance Complementarity Constraints
Mediating between Contact Feasibility and Robustness of Trajectory Optimization through Chance Complementarity Constraints
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月30日
Safe, Deterministic Trajectory Planning for Unstructured and Partially Occluded Environments
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月30日
Linear Differential Games for Cooperative Behavior Planning of Autonomous Vehicles Using Mixed-Integer Programming
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月30日
Optimal Probabilistic Motion Planning with Potential Infeasible LTL Constraints
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月29日
TrajectoTree: Trajectory Optimization Meets Tree Search for Planning Multi-contact Dexterous Manipulation
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月28日
Localization of a Smart Infrastructure Fisheye Camera in a Prior Map for Autonomous Vehicles
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月28日
SafetyNet: Safe planning for real-world self-driving vehicles using machine-learned policies
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月28日
Gaussian YOLOv3: An Accurate and Fast Object Detector Using Localization Uncertainty for Autonomous Driving
Arxiv
6+阅读 · 2019年4月9日
LaneNet: Real-Time Lane Detection Networks for Autonomous Driving
LaneNet: Real-Time Lane Detection Networks for Autonomous Driving
Arxiv
3+阅读 · 2018年7月4日
Monocular Imaging-based Autonomous Tracking for Low-cost Quad-rotor Design - TraQuad
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月21日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
优化器
控制器
Robot
相关VIP内容
【干货书】计算成像，483页pdf，Computational Imaging Book, MIT 出版社
专知会员服务
63+阅读 · 2021年9月12日
知识图谱推理，50页ppt，Salesforce首席科学家Richard Socher
知识图谱推理，50页ppt，Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
108+阅读 · 2020年6月10日
【斯坦福大学】Gradient Surgery for Multi-Task Learning
【斯坦福大学】Gradient Surgery for Multi-Task Learning
专知会员服务
46+阅读 · 2020年1月23日
2019年自然语言处理NLP亮点总结，29页pdf，NLP Year in Review — 2019 NLP highlights for the year 2019.
2019年自然语言处理NLP亮点总结，29页pdf，NLP Year in Review — 2019 NLP highlights for the year 2019.
专知会员服务
68+阅读 · 2020年1月2日
【ECML-PKDD 2019】用于处理多维语义轨迹和预测未来语义位置的多通道卷积神经网络（Multi-Channel Convolutional Neural Networks for Handling Multi-Dimensional Semantic Trajectories and Predicting Future Semantic Locations）
【ECML-PKDD 2019】用于处理多维语义轨迹和预测未来语义位置的多通道卷积神经网络（Multi-Channel Convolutional Neural Networks for Handling Multi-Dimensional Semantic Trajectories and Predicting Future Semantic Locations）
专知会员服务
6+阅读 · 2019年12月1日
【CVPR 2019 | tutorial】阿波罗，开放式自主驾驶平台：Apollo， Open Autonomous Driving Platform
【CVPR 2019 | tutorial】阿波罗，开放式自主驾驶平台：Apollo， Open Autonomous Driving Platform
专知会员服务
31+阅读 · 2019年11月28日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
开源书：PyTorch深度学习起步
开源书：PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【人工智能在2019：一年回顾】反人工智能，AI in 2019: A Year in Review
【人工智能在2019：一年回顾】反人工智能，AI in 2019: A Year in Review
专知会员服务
79+阅读 · 2019年10月10日
热门VIP内容
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Github项目推荐 | 最优控制、强化学习和运动规划等主题参考文献集锦
Github项目推荐 | 最优控制、强化学习和运动规划等主题参考文献集锦
AI研习社
3+阅读 · 2019年4月21日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
carla 学习笔记
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【推荐】自然语言处理（NLP）指南
【推荐】自然语言处理（NLP）指南
机器学习研究会
35+阅读 · 2017年11月17日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Mediating between Contact Feasibility and Robustness of Trajectory Optimization through Chance Complementarity Constraints
Mediating between Contact Feasibility and Robustness of Trajectory Optimization through Chance Complementarity Constraints
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月30日
Safe, Deterministic Trajectory Planning for Unstructured and Partially Occluded Environments
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月30日
Linear Differential Games for Cooperative Behavior Planning of Autonomous Vehicles Using Mixed-Integer Programming
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月30日
Optimal Probabilistic Motion Planning with Potential Infeasible LTL Constraints
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月29日
TrajectoTree: Trajectory Optimization Meets Tree Search for Planning Multi-contact Dexterous Manipulation
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月28日
Localization of a Smart Infrastructure Fisheye Camera in a Prior Map for Autonomous Vehicles
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月28日
SafetyNet: Safe planning for real-world self-driving vehicles using machine-learned policies
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月28日
Gaussian YOLOv3: An Accurate and Fast Object Detector Using Localization Uncertainty for Autonomous Driving
Arxiv
6+阅读 · 2019年4月9日
LaneNet: Real-Time Lane Detection Networks for Autonomous Driving
LaneNet: Real-Time Lane Detection Networks for Autonomous Driving
Arxiv
3+阅读 · 2018年7月4日
Monocular Imaging-based Autonomous Tracking for Low-cost Quad-rotor Design - TraQuad
Arxiv
6+阅读 · 2018年1月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top