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 this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20256331
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.156-25
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- Oct 2025
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2025 JSAE Annual Congress (Autumn)
Detailed Information
| 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) ミライズテクノロジーズ, 2) トヨタ自動車, 3) ミライズテクノロジーズ, 4) ミライズテクノロジーズ, 5) ミライズテクノロジーズ, 6) トヨタ自動車 |
| Affiliation(E) | 1) Mirise Technologies, 2) Toyota Motor, 3) Mirise Technologies, 4) Mirise Technologies, 5) Mirise Technologies, 6) Toyota Motor |
| 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 autonomous driving. To obtain a desirable solution from the combination of multiple vehicle trajectories, we devised the use of combinatorial optimization and conducted verification using a quantum-inspired machine. |
