Adaptive Maneuver Planning for Autonomous Vehicles Using Behavior Tree on Apollo Platform

阿波罗 计算机科学 树(集合论) 人工智能 实时计算 计算机视觉 模拟 数学分析 数学 生物 动物
作者
Mais Jamal,Aleksandr I. Panov
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 327-340 被引量:6
标识
DOI:10.1007/978-3-030-91100-3_26
摘要

In safety-critical systems such as autonomous driving systems, behavior planning is a significant challenge. The presence of numerous dynamic obstacles makes the driving environment unpredictable. The planning algorithm should be safe, reactive, and adaptable to environmental changes. The paper presents an adaptive maneuver planning algorithm based on an evolving behavior tree created with genetic programming. In addition, we make a technical contribution to the Baidu Apollo autonomous driving platform, allowing the platform to test and develop overtaking maneuver planning algorithms.
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