We present an algorithm that, given a representation of a road network in lane-level detail, computes a route that minimizes the expected cost to reach a given destination. In doing so, our algorithm allows us to solve for the complex trade-offs encountered when trying to decide not just which roads to follow, but also when to change between the lanes making up these roads, in order to -- for example -- reduce the likelihood of missing a left exit while not unnecessarily driving in the leftmost lane. This routing problem can naturally be formulated as a Markov Decision Process (MDP), in which lane change actions have stochastic outcomes. However, MDPs are known to be time-consuming to solve in general. In this paper, we show that -- under reasonable assumptions -- we can use a Dijkstra-like approach to solve this stochastic problem, and benefit from its efficient $O(n \log n)$ running time. This enables an autonomous vehicle to exhibit natural lane-selection behavior as it efficiently plans an optimal route to its destination.


翻译:我们提出一种算法,根据道路网络在车道层的详细程度的表述,计算出一条路线,最大限度地降低到达某一目的地的预期成本。在这样做的时候,我们的算法允许我们解决在试图不仅决定走哪条道路,而且决定何时改变构成这些道路的车道之间发生的复杂权衡,以便 -- -- 例如 -- -- 减少左出口的失落可能性,而不是不必要地在最左边的车道上行驶。这一路道问题自然可以被写成马可夫决定程序(MDP ), 其中车道改变行动具有随机性的结果。然而,人们知道机动车一般需要花费时间才能解决。在这份文件中,我们表明,在合理的假设下,我们可以使用像Dijkstra一样的方法来解决这一棘手问题,并受益于其高效的 $O(n\log n) 运行时间。这使得自主车辆能够展示自然的车道选择行为,因为它有效地规划通向目的地的最佳路线。

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