Motion Planning for Autonomous Vehicles in Partially Observable Environments
Taş, Ömer Şahin
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1 Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1 Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
This work develops a motion planner that compensates the deficiencies from perception modules by exploiting the reaction capabilities of a vehicle. The work analyzes present uncertainties and defines driving objectives together with constraints that ensure safety. The resulting problem is solved in real-time, in two distinct ways: first, with nonlinear optimization, and secondly, by framing it as a partially observable Markov decision process and approximating the solution with sampling.
Volltext
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§
DOI: 10.5445/KSP/1000158509
Veröffentlicht am
21.09.2023
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| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT) |
| Publikationstyp | Hochschulschrift |
| Publikationsjahr | 2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISBN: 978-3-7315-1299-8 ISSN: 1613-4214 KITopen-ID: 1000158509 |
| Verlag | KIT Scientific Publishing |
| Umfang | XIII, 191 S. |
| Serie | Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie ; 050 |
| Art der Arbeit | Dissertation |
| Fakultät | Fakultät für Maschinenbau (MACH) |
| Institut | Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT) |
| Prüfungsdaten | 21.06.2022 |
| Prüfungsdatum | 21.06.2022 |
| Schlagwörter | Bewegungsplanung, Entscheidungsfindung, Planung unter Unsicherheiten, Automatisiertes Fahren, Robotik,Motion Planning, Information Gathering, Decision Making, Planning under Uncertainty, Robotics |
| Relationen in KITopen | |
| Referent/Betreuer | Stiller, Christoph Kochenderfer, Mykel J. |