Trajectory prediction and planning using combinatorial optimization in highway merging scenarios
高速道路合流シーンにおける組合せ最適化を活用した軌道計画
- Delivery
- Available on the other site
- Click here to order.
- Publication code
- 20264185
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.57 No.2
- Pages
- 309-314(Total 6 p)
- Date of publication
- Mar 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | Paper |
| Author(J) | 1) 大矢 晃示, 2) 入江 喜朗, 3) 藤本 裕, 4) 松浦 甲汰, 5) 山本 賢伸, 6) 森本 知昭 |
| Author(E) | 1) Koji Oya, 2) Yoshiaki Irie, 3) Hiroshi Fujimoto, 4) Kouta Matsuura, 5) Kenshin Yamamoto, 6) Tomoaki Morimoto |
| Affiliation(J) | 1) (株)ミライズテクノロジーズ, 2) トヨタ自動車(株), 3) (株)ミライズテクノロジーズ, 4) (株)ミライズテクノロジーズ, 5) (株)ミライズテクノロジーズ, 6) トヨタ自動車(株) |
| Abstract(J) | 高速道路の合流は，他車の軌道を予測し限られた時間・空間範囲の中で適切な相対速度・車間距離でレーンチェンジする自車の軌道を計画する必要があり，自動運転の中でも難易度が高い．複数車両の軌道組合せから望ましい解を得るために組合せ最適化を用いることを考案し，量子インスパイアドマシンにより検証した． Translation |
| Abstract(E) | Highway merging task requires predicting the trajectories of other vehicles and planning the trajectory of ego vehicle performing lane changes with appropriate relative speed and distance within a limited time and space, and it is one of the most challenging tasks in automated driving. To obtain a desirable solution from the combination of multiple vehicle trajectories in a short time, we devised the use of combinatorial optimization and conducted verification using a quantum-inspired machine. |
