Автономное вождение в городской среде: Boss и Urban Challenge

Autonomous driving in urban environments: Boss and the Urban Challenge
Chris Urmson, Joshua Anhalt, Drew Bagnell, Christopher Baker, Robert Bittner, Michael Clark, John Dolan, Dave Duggins, Tugrul Galatali, Chris Geyer, Michele Gittleman, Sam Harbaugh, Martial Hebert, Thomas M. Howard, Sascha Kolski, Alonzo Kelly, Maxim Likhachev, Matt McNaughton, Nick Miller, Kevin Peterson, Brian Pilnick, Raj Rajkumar, Paul E. Rybski, Bryan Salesky, Young‐Woo Seo, Sanjiv Singh, Jarrod Snider, Anthony Stentz, William “Red” Whittaker, Ziv Wolkowicki, Jason Ziglar, Hong Bae, Thomas D. Brown, Daniel Demitrish, Bakhtiar Litkouhi, Jim Nickolaou, Varsha Sadekar, Wende Zhang, Joshua Struble, Michael Taylor, Michael Darms, Dave Ferguson
2008-07-23

DARPA Urban Challengeавтономный автомобильобход препятствийтрёхуровневая система планированиягородская среда
Boss — автономное транспортное средство, использующее бортовые датчики (систему глобального позиционирования, лазеры, радары и камеры) для отслеживания других транспортных средств, обнаружения неподвижных препятствий и определения своего положения относительно модели дороги. Трёхуровневая система планирования объединяет планирование миссии, поведения и движения для управления транспортным средством в городской среде. Уровень планирования миссии определяет, какую улицу выбрать для достижения цели миссии. Поведенческий уровень определяет моменты перестроения и очередность проезда перекрёстков, а также выполняет манёвры восстановления после ошибок. Уровень планирования движения выбирает действия для объезда препятствий с одновременным продвижением к локальным целям. Система была разработана с нуля с учётом требований DARPA Urban Challenge посредством спирального процесса разработки системы, в котором особое внимание уделялось регулярному регрессионному тестированию системы. В ходе Национального квалификационного этапа и финального этапа Urban Challenge протяжённостью 85 км Boss продемонстрировал ряд своих возможностей, заняв первое место в квалификации и победив в соревновании. © 2008 Wiley Periodicals, Inc.
1
Boss — автономный автомобиль, объединяющий GPS, лазерные, радиолокационные и видеосенсоры для отслеживания машин, обнаружения статических препятствий и локализации относительно дорожной модели.
2
Boss занял первое место на Национальном квалификационном этапе и победил в финальном 85-километровом заезде Urban Challenge.
3
Boss разрабатывался для DARPA Urban Challenge с использованием спирального процесса разработки и регулярного регрессионного тестирования.
4
Его трёхуровневая архитектура планирования объединяет выбор маршрута миссии, поведенческие решения, включая перестроения и приоритет на перекрёстках, и планирование движения для объезда препятствий.
5
Поведенческий планировщик выполняет манёвры восстановления после ошибок, а планировщик движения выбирает действия, одновременно избегающие препятствий и продвигающие автомобиль к локальным целям.

автономное транспортное средство Boss, работающее в городской среде

возможности автономного вождения, включая отслеживание транспортных средств, обнаружение препятствий, локализацию, многоуровневое планирование, перестроение и определение очередности проезда перекрёстков, а также объезд препятствий

Publication Details
Publication Date
2008-07-23
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Chris Urmson
Joshua Anhalt
Drew Bagnell
Christopher Baker
Robert Bittner
Michael Clark
John Dolan
Dave Duggins
Tugrul Galatali
Chris Geyer
Michele Gittleman
Sam Harbaugh
Martial Hebert
Thomas M. Howard
Sascha Kolski
Alonzo Kelly
Maxim Likhachev
Matt McNaughton
Nick Miller
Kevin Peterson
Brian Pilnick
Raj Rajkumar
Paul E. Rybski
Bryan Salesky
Young‐Woo Seo
Sanjiv Singh
Jarrod Snider
Anthony Stentz
William “Red” Whittaker
Ziv Wolkowicki
Jason Ziglar
Hong Bae
Thomas D. Brown
Daniel Demitrish
Bakhtiar Litkouhi
Jim Nickolaou
Varsha Sadekar
Wende Zhang
Joshua Struble
Michael Taylor
Michael Darms
Dave Ferguson
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%