An Integrated Framework for Predicting Vehicle-to-Vehicle Interactions and Planning Based on GameFormer
GameFormerによる車両間相互作用予測と走行計画の統合フレームワーク
- Delivery
- Available on this site
- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20266235
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.141-26
- Pages
- 1-2(Total 2 p)
- Date of publication
- Oct 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2026 JSAE Annual Congress (Autumn)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 三輪 真也, 2) 伊藤 章, 3) 金城 健 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Masaya Miwa, 2) Akira Ito, 3) Ken Kinjo |
| Affiliation(J) | 1) 愛知工業大学, 2) 愛知工業大学, 3) デンソー |
| Affiliation(E) | 1) Aichi Institute of Technology, 2) Aichi Institute of Technology, 3) DENSO |
| Abstract(J) | 自動運転におけるプランニングでは，多数の交通参加者による相互作用により，扱う状態次元数が増大し，モデルベース手法のみでは取り扱いが困難である．そこで本研究では，車両軌跡と地形情報から車両間の相互依存を考慮した軌道を予測するGameFomerとモデルベース走行計画を統合したプランニング手法を提案する． Translation |
| Abstract(E) | In autonomous driving, planning faces increased state dimensionality due to interactions among multiple traffic participants, making it difficult to handle with model-based methods alone. This study proposes a planning method that integrates GameFormer, which predicts future trajectories considering interactions among traffic participants from past trajectories and map information, with model-based planning. |
