KIT | KIT-Bibliothek | Impressum | Datenschutz

Probabilistic Motion Planning for Automated Vehicles

Naumann, Maximilian

Abstract:
In motion planning for automated vehicles, a thorough uncertainty consideration is crucial to facilitate safe and convenient driving behavior. This work presents three motion planning approaches which are targeted towards the predominant uncertainties in different scenarios, along with an extended safety verification framework. The approaches consider uncertainties from imperfect perception, occlusions and limited sensor range, and also those in the behavior of other traffic participants.

Open Access Logo


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000126389
Veröffentlicht am 10.02.2021
Die gedruckte Version dieser Publikation können Sie hier kaufen.
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2020
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1070-3
ISSN: 1613-4214
KITopen-ID: 1000126389
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XIII,161 S.
Serie Schriftenreihe / Institut für Mess- und Regelungstechnik, Karlsruher Institut für Technologie ; 049
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Mess- und Regelungstechnik mit Maschinenlaboratorium (MRT)
Prüfungsdatum 27.08.2020
Referent/Betreuer Prof. Christoph Stiller; Prof. Mykel J. Kochenderfer
Schlagwörter Bewegungsplanung, Planung unter Unsicherheiten, Entscheidungsfindung, Automatisiertes Fahren, POMDP, Motion Planning, Planning under Uncertainty, Decision-Making, Automated Vehicles, POMDP
Relationen in KITopen
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
KITopen Landing Page