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학술저널
저자정보
장한빈 (한국과학기술원) 임준희 (한국과학기술원) 금동석 (한국과학기술원)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제33권 제3호
발행연도
2025.3
수록면
185 - 192 (8page)
DOI
10.7467/KSAE.2025.33.3.185

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For autonomous vehicles(AVs) to drive in a safe, efficient, and socially collaborative way, it is essential to consider interactions with surrounding agents(SAs). However, existing motion planning methods for AVs face two significant challenges: reasoning about the ego vehicle’s plan impact on SAs’ behavior and handling the uncertain intentions of SAs. Most studies have addressed these challenges individually but have limited focus on solving both simultaneously. Hence, this paper proposed a conditional multi-modal motion prediction(CMMP) and cost evaluation for tree policy planning. CMMP models the future impact of the ego vehicle’s plan using trajectory candidates and handles the uncertainty of SAs’ intentions through multimodal prediction. The cost evaluation robustly assesses trajectory candidates under uncertainty using multiple trajectories and their probabilities. Experimental results demonstrated that the suggested approach improves prediction accuracy and generates trajectories more similar to expert driving, compared to a baseline using conditional unimodal prediction and general cost evaluation.
#Autonomous vehicle(자율주행 자동차) #Motion planning(경로 계획) #Motion prediction(경로 예측) #Uncertainty-awareness(불확실성 인지) #Interaction-awareness(상호작용 인지)

목차

Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 실험 및 결과
4. 결론
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