让自动驾驶系统无限逼近人类？最新混合规划器实现高度安全的实车导航

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导读： 本篇文章针对基于学习的规划器难以保证安全闭环驾驶这一问题，提出了一种新型的混合运动规划器，其结合了基于学习和基于优化的技术。通过仿真实验和实车实验，证明了本文规划器的有效性和鲁棒性。 ©️【深蓝AI】编译 随着nuPlan和Argoverse等开源数据集的发布，围绕基于学习的规划器的研究在过去几年中得到迅速发展。现有的系统在模仿人类驾驶员行为方面展现出卓越的能力，但是它们难以保证安全的闭环驾驶。相反，基于优化的规划器在短期规划场景中提供了更高的安全性。为了应对这一挑战，本文提出了一种新型的混合运动规划器，其结合了基于学习和基于优化的技术。最初，多层感知器（MLP）生成了类人的轨迹，然后由基于优化的组件进行细化。该组件不仅最小化跟踪误差，还计算出运动学可行且与障碍物和道路边界不发生碰 ………………………………