Swimmer

Paper: Vitelli, Matt, et al. "Safetynet: Safe planning for real-world self-driving vehicles using machine-learned policies." 2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2022. Website: https://www.self-driving-cars.org/papers/2022-safetynet 요약 자율주행을 위한 Imitation Learning 기반의 Motion Planning 기법을 설명한다. Machine Learning planner와 rule-based fallback path planning layer가 합쳐진..

특징 길이가 증가함에 따라 곡률이 선형으로 증가하는 곡선 곡률이 선형으로 증가하는 특징이 있어, 곡률이 다른 두 선을 연결하는 중간 선으로 사용된다. 대표적으로 직선과 원을 연결하는 선으로 사용된다. (ex/ 고속도로 직선 구간과 곡선구간을 연결할 때 클로소이드를 사용한다.) 원리 Clothoid는 Frenal Integral로 정의된다. 상기 수식에서 a는 클로소이드의 형상을 조절하는 파라미터이다. 2RL = 1 / (a^2) 의 수식이 성립한다. 즉, 클로소이드의 길이가 L이면서, 곡률 반경이 R로 끝나는 클로소이드 형상을 파라미터 a의 값으로 결정할 수 있다. 이때 클로소이드는 곡률 반경이 무한대인 직선에서 시작한다. 자율주행차량의 경로 생성 적용 시 G2 연속 (Curvature 연속) 경로 생성..

알고리즘 설명 특정 지역을 그리드 맵으로 표현하여 그리드 별 비용을 계산하여 시작점부터 목적지까지 경로를 계획하는 알고리즘이다. 특징 그리드 별 비용을 어떻게 설정하느냐에 따라 다른 경로가 계획될 수 있다. 보통 비용은 G cost : 시작 그리드 ~ 현재 그리드, H(heuristic) cost : 장애물, 현재 그리드 ~ 목적 그리드 거리로 계산한다. G cost는 부모 그리드의 G cost + 부모 -> 자식 그리드로 이동하는데 발생한 비용으로 계산한다. H cost 중 현재 그리드 ~ 목적 그리드의 거리 비용의 경우, 목적지점에서 BFS를 통해 계산할 수 있다. 원리 특정 지역 그리드맵 생성 현재 그리드에서 주변 그리드 탐색 주변 그리드 중 장애물과 충돌하지 않는 그리드들을 Cost 계산 후 (G..