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
Trajectory Prediction and Planning Using Combinatorial Optimization in Highway Merging Scenarios
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20256331
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.156-25
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2025年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2025年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 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 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Koji Oya, 2) Yoshiaki Irie, 3) Hiroshi Fujimoto, 4) Kouta Matsuura, 5) Kenshin Yamamoto, 6) Tomoaki Morimoto |
| 勤務先 | 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 |
| 勤務先（英） | 1) Mirise Technologies, 2) Toyota Motor, 3) Mirise Technologies, 4) Mirise Technologies, 5) Mirise Technologies, 6) Toyota Motor |
| 抄録 | 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． |
| 抄録（英） | 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. 翻訳 |
