MMDec, 2020

基于参考曲线动态曲率的高效稳健轨迹规划生成方法

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TL;DR研究了经典轨迹规划方法中存在的问题，并提出一种新的高效轨迹生成方法，使用笛卡尔坐标系到弗雷内坐标系的新转换。在模拟街道场景中得到了有效性的实验结果。
发现论文，激发创造
  • 自主车辆的在线时空图轨迹规划器

    本文介绍了一种新颖的在线时空图轨迹规划器，用于生成安全且舒适的轨迹。通过构建时空图，并进一步传递给顺序网络，该规划器能够生成符合安全与舒适要求的状态。此外，还提出了一个简单的行为层用于确定轨迹规划器的动力学约束，并提出了一种新颖的潜力函数来训练网络。通过对比其效果与两种常用方法，测试了该规划器在三种不同的复杂驾驶任务下的性能，结果表明该规划器能够生成安全、可行性高的轨迹，并在前进方向上达到相似或更远的距离，提供了可比较的舒适性乘车体验。

    Apr, 2024

  • 管状道路段自动驾驶车辆轨迹规划

    本文提出了一种基于线性规划的自动车辆轨迹规划方法，结合了避障、达到路径点的时间调度和管状道路段的时间最优遍历。

    May, 2017

  • 基于搜索算法的自动驾驶优化运动规划

    本文提出了一种快速、稳健的运动规划框架，通过几种特征实现了在城市条件下实现自动驾驶，其中包括了路径规划和基于 A * 算法的最优轨迹计算，并考虑了各种不同的约束条件和时间跨度进行了验证。

    Mar, 2018

  • 自动驾驶的开创性 SE (2) 等变轨迹规划

    我们提出了一种轻量级的等变规划模型，它在生成所有车辆的多模态联合预测并选择一个模态作为自主计划时，结合了运动预测和轨迹规划。通过嵌入车辆位置并在潜在空间中沿着高级路线指导自主车辆，我们的方法提供了具有目标导向行为的等变规划，同时在保持等变性的同时不强制汽车始终沿着确切的路线行驶。我们在具有挑战性的 nuScenes 数据集上进行实验，结果表明，我们规划的轨迹在输入场景的旋转平移下稳定，验证了我们模型的等变性。尽管只使用了数据集的一小部分进行训练，但我们的方法在 3 秒内改善了 20.6％的 L2 距离，并超过了最先进的方法。

    Mar, 2024

  • ControTraj：带有拓扑约束的可控轨迹生成

    通过使用拓扑约束扩散模型的可控轨迹生成框架 ControlTraj，该研究提出了一种生成高度保真轨迹的方法，并整合了道路网络拓扑的结构约束，以指导地理结果。

    Apr, 2024

  • 基于梯度的 B 样条轨迹优化的视觉辅助无人机导航及动态避障

    该论文提出了一种基于梯度的 B 样条轨迹优化算法，利用机器人的视觉感知，可以在动态环境中快速、安全地生成避障轨迹。

    Sep, 2022

  • 将高阶动力学和道路响应整合到有约束的基于 ILQR 的自主车辆轨迹规划中

    这篇论文研究了自动乘客车辆的在路轨迹规划，包括采样方法和优化算法，特别关注车辆的安全和舒适性以及车道边界的遵循。

    Sep, 2023

  • 通过曲线建模重新思考高效车道检测

    本文提出了一种新的基于参数曲线的车道检测方法，利用 Bézier 曲线及变形卷积特征翻转融合等方法，不仅在 LLAMAS 法案中实现了最新的最佳效果，并且在 TuSimple 和 CULane 数据集上实现了可观的准确性，同时保持了低延迟与小模型尺寸。

    Mar, 2022

  • 人类轨迹预测认证

    基于认证方法的轨迹预测模型提供了对于自主驾驶车辆中的鲁棒性问题、对抗性攻击和嘈杂观测的有效解决方案。

    Mar, 2024

  • 可行的车辆轨迹预测

    本文提出了一种新的自动驾驶车辆轨迹预测方法，名为 PTNet，其通过结合古典的纯追踪路径跟踪算法和现代基于图形的神经网络，能够在保证预测轨迹的物理现实性的同时，表现与其他最先进的方法相同，并且只需要原有方法所需数据的一半。

    Apr, 2021