The invention is notably directed to computer-implemented method of planning motion of a vehicle. The method comprises receiving (S20) real-time signals as to positions of N traffic participants. At each time step of multiple time steps, the method plans (S50) motion for the vehicle by computing (S30) states of each of the N traffic participants according to the signals received (S20). Said states include current states, which are estimated for each of the N traffic participants, as well as future states of each of the participants, wherein the future states are predicted over a prediction horizon T. This is achieved using an interaction-aware model of the N traffic participants. This model is designed to cause the method to recursively compute (S32 - S38), at said each time step, the states of each of the N traffic participants according to a hierarchical list. The N traffic participants are ordered in the list from a most determinative one to a least determinative one of the N traffic participants. As a result, the states of the η-th participant in the list are computed based on the states of each of the η - 1 participants in the list, (formula (I)), This model is further designed to cause the method to update and sort (S40) the hierarchical list based on rules of the road, wherein the rules are evaluated based on the states of each of the N traffic participants as computed at said each time step. The invention is further directed to related computerized systems, vehicles, and computer program products.
L'invention concerne notamment un procédé, mis en œuvre par ordinateur, de planification du mouvement d'un véhicule. Le procédé consiste à recevoir (S20) des signaux en temps réel en fonction des positions de N participants au trafic. À chaque étape temporelle de plusieurs étapes temporelles, le procédé planifie (S50) le mouvement du véhicule par calcul (S30) d'états de chacun des N participants au trafic en fonction des signaux reçus (S20). Lesdits états comprennent des états actuels, qui sont estimés pour chacun des N participants au trafic, ainsi que des états futurs de chacun des participants, les états futurs étant prédits sur un horizon de prédiction T. Ceci est obtenu à l'aide d'un modèle sensible à l'interaction des N participants au trafic. Ce modèle est conçu pour amener le procédé à calculer de manière récursive (S32-S38), à chaque dite étape temporelle, les états de chacun des N participants au trafic en fonction d'une liste hiérarchique. Les N participants au trafic sont ordonnés dans la liste à partir d'un participant le plus déterminatif à un participant le moins déterminatif des N participants au trafic. En conséquence, les états du η-ième participant dans la liste sont calculés sur la base des états de chacun des η - 1 participants dans la liste (formule (I)). Ce modèle est en outre conçu pour amener le procédé à mettre à jour et à trier (S40) la liste hiérarchique basée sur des règles de la route, les règles étant évaluées sur la base des états de chacun des N participants au trafic tel que calculé à ladite étape temporelle. La présente invention concerne en outre des systèmes informatisés, des véhicules et des produits de programme d'ordinateur associés.
RECURSIVE, REAL-TIME CAPABLE, INTERACTION-AWARE METHODS OF PLANNING MOTIONS FOR AUTONOMOUS VEHICLES
PROCÉDÉS RÉCURSIF, EN TEMPS RÉEL ET SENSIBLE À L'INTERACTION DE MOUVEMENTS DE PLANIFICATION POUR VÉHICULES AUTONOMES
2022-01-13
Patent
Elektronische Ressource
Englisch
IPC: | B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion |
RECURSIVE, REAL-TIME CAPABLE, INTERACTION-AWARE METHODS OF PLANNING MOTIONS FOR AUTONOMOUS VEHICLES
Europäisches Patentamt | 2023
|RECURSIVE, REAL-TIME CAPABLE, INTERACTION-AWARE METHODS OF PLANNING MOTIONS FOR AUTONOMOUS VEHICLES
Europäisches Patentamt | 2023
|Real-time motion planning for agile autonomous vehicles
AIAA | 2000
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Tema Archiv | 2001
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