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Efficient Computation of Collision Probabilities for Safe Motion Planning
发表日期：2018-04-15 团队：Andrew Blake（谷歌学术 无人驾驶引用第一的作者的出品~~）
摘要： 我们解决安全运动规划的问题。随着移动机器人和自动驾驶汽车在以人为中心的环境中变得越来越普遍，在保证无碰撞行为的意义上确保安全性的需求已经重新变得紧迫。当感知模块仅提供环境中对象的噪声估计时实现此目的需要新的方法。在用于描述环境的概率框架内工作，我们提出了有效计算候选路径的概率碰撞风险的方法。这可以用于通过安全阈值的水平对一组候选轨迹进行分层。鉴于这种分层，基于用户定义的阈值，运动合成技术可以优化次要标准，同时保证主要安全标准已经得到满足。本文的一个关键贡献是使用“卷积技巧”来计算整体提供的边界碰撞风险，即使在混乱和复杂的环境中也可以进行O（1）计算。
Efficient Computation of Collision Probabilities for Safe Motion Planning
发表日期：2018-04-15 团队：Andrew Blake（谷歌学术 无人驾驶引用第一的作者的出品~~）
摘要： 我们解决安全运动规划的问题。随着移动机器人和自动驾驶汽车在以人为中心的环境中变得越来越普遍，在保证无碰撞行为的意义上确保安全性的需求已经重新变得紧迫。当感知模块仅提供环境中对象的噪声估计时实现此目的需要新的方法。在用于描述环境的概率框架内工作，我们提出了有效计算候选路径的概率碰撞风险的方法。这可以用于通过安全阈值的水平对一组候选轨迹进行分层。鉴于这种分层，基于用户定义的阈值，运动合成技术可以优化次要标准，同时保证主要安全标准已经得到满足。本文的一个关键贡献是使用“卷积技巧”来计算整体提供的边界碰撞风险，即使在混乱和复杂的环境中也可以进行O（1）计算。