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This work presents a behavior planning algorithm for automated driving in urban environments with an uncertain and dynamic nature. The algorithm allows to consider the prediction uncertainty (e.g. different intentions), perception uncertainty (e.g. occlusions) as well as the uncertain interactive behavior of the other agents explicitly. Simulating the most likely future scenarios allows to find an optimal policy online that enables non-conservative planning under uncertainty.

Constantin Hubmann
Interaktion

DETAILS

  • Belief State Planning for Autonomous Driving: Planning with Interaction, Uncertain Prediction and Uncertain Perception
  • Hubmann, Constantin
  • Kartoniert, 180 S.
  • graph. Darst.
  • Sprache: Englisch
  • 210 mm
  • ISBN-13: 978-3-7315-1039-0
  • Titelnr.: 94539495
  • Gewicht: 350 g
  • KIT Scientific Publishing (2021)
  • Herstelleradresse

    KIT Scientific Publishing

    Strasse am Forum 2

    76131 - DE Karlsruhe

    E-Mail: info@ksp.kit.edu

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