香港科技大学新作：速度场如何在复杂城市场景规划中大显身手

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作者 | Ren Xin  编辑 | 深蓝AI 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶之心 ”公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 >> 点击进入→ 自动驾驶之心 『 运动规划 』 技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 导读： 本篇文章提出了一种局部地图表示方法（即速度场）来解决无法为所有场景设计通用规划规则的问题。此外，本文开发了一种高效的迭代轨迹优化器，其与速度场无缝兼容，实现了训练和推理过程。实验结果表明，本文方法为提高自动驾驶系统的规划性能和增强其模仿人类驾驶行为的能力提供了一种有前景的解决方案。 轨迹规划涉及生成一系列在不久的将来车辆要跟随的空间点。然而，由于驾驶环境的复杂性和不确定性，自动驾驶汽车（AVs）不可能为优化未来轨迹而设计详尽的规划规则。为了解决这一问题，本文提出了 ………………………………