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使用基于分层行为的仲裁方案的自动车辆决策( Decision-making for automated vehicles using a hierarchical behavior-based arbitration scheme )
PF Orzechowski C Burger M Lauer
行为规划和决策是高度自动化系统面临的一些最大挑战。全自动化车辆(AV)面临着众多的战术和战略选择。大多数最先进的AV平台使用有限状态机实现战术和战略行为生成。然而，这些通常会导致较差的可解释性、可维护性和可伸缩性。机器人技术的研究已经提出了许多体系结构来缓解这些问题，最有趣的是基于行为的系统和混合衍生系统。受这些方法的启发，我们提出了一种基于行为的分层体系结构，用于自动驾驶中的战术和战略行为生成。它是一个泛化的、可扩展的决策框架，利用模块化的行为块以自底向上的方式组合更复杂的行为。该系统能够将多种场景和方法特定的解决方案（如POMDPs、RRT*或基于学习的行为）组合成一个可理解和可跟踪的体系结构。我们扩展了分层的基于行为的仲裁概念，以解决适用多个行为选项但彼此之间没有明确的优先级的场景。然后，我们建立了城市和公路环境下自动驾驶的行为生成堆栈，包括停车和应急行为。最后，我们在一个解释性评价中说明了我们的设计。
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