[논문]Safe Path Planning with Gaussian Process Regulated Risk Map

Guo, Hongliang; Meng, Zehui; Huang, Zefan; Kang, Leong Wei; Chen, Ziyue; Meghjani, Malika; Ang, Marcelo; Rus, Daniela

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[해외논문] Safe Path Planning with Gaussian Process Regulated Risk Map

Intelligent Robots and Systems (IROS), 2019 IEEE/RSJ International Conference on, 2019 Nov, 2019년, pp.2044 - 2051

Guo, Hongliang (Singapore MIT Alliance for Research and Technology,Singapore) , Meng, Zehui (Singapore MIT Alliance for Research and Technology,Singapore) , Huang, Zefan (National University of Singapore,Singapore) , Kang, Leong Wei (Singapore MIT Alliance for Research and Technology,Singapore) , Chen, Ziyue (National University of Singapore,Singapore) , Meghjani, Malika (Singapore MIT Alliance for Research and Technology,Singapore) , Ang, Marcelo (National University of Singapore,Singapore) , Rus, Daniela (Massachusetts Institute of Technology,Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory,Cambridge,MA,USA,02139)

Abstract ▼ AI-Helper

Government data identifies driver behaviour errors as a factor in 94% of car crashes, and autonomous vehicles (AVs), which avoids risky driver behaviours completely, are expected to reduce the number of road crashes significantly. Thus, one of the central focuses of developing AVs is to ensure safety during navigation. However, in reality, AV safety has been far below its expectation, and so far, no government has allowed for complete autonomous driving without human supervision. This paper proposes a dynamic safe path planning algorithm for AVs with Gaussian process regulated risk map. By reasonably assuming that the output of the object detection and tracking module follows a multi-variate Gaussian distribution, we put forward a safe path planning paradigm with Gaussian process regulated risk map, ensuring safety with high confidence. Both simulation results and in-vehicle tests demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

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