vehicle’s positioning. A fuzzy-logi

vehicle’s positioning. A fuzzy-logic based controller is responsible

for sending the appropriate output to the vehicle’s actuators –

the steering wheel, and throttle and brake pedals.

The problem of automating the overtaking manœuvre has been

tackled from different points of view. A simulated guidance-based

on-line trajectory planning algorithm – based on the principles of

Rendezvous Guidance – is defined in Usman and Kunwar (2009).

A mathematical model is used in Shamir (2004) to design a smooth

and comfortable optimal lane-change trajectory for simulation

purposes.

Different methods for vehicle detection in overtaking have been

proposed. In Zhu, Comaniciu, Pellkofer, and Koehler (2006) a fusion

of dynamic modeling and robust information is used for motion

estimation. In Wang, Bebis, and Miller (2005), detection is per-
formed by modeling the background of a traffic scene divided into

dynamic and quasi-static regions. A conflict-probability-estima-
tion-based overtaking control method is presented in Wang, Yang,

and Yang (2009) using a four-wheeled electric vehicle denomi-
nated a cybercar. The same kind of vehicle is used in Feng, Rong-
ben, and Ronghui (2008) in which a vision navigation system is

used to perform overtaking manœuvres.

In previous work (Naranjo, Gonzalez, Garcia, & de Pedro, 2008),

a lane-change controller was developed in the AUTOPIA program,

determining experimentally the relationship between the speed

and the lane-change distance using vehicle-to-vehicle (V2V) com-
munication to perform the manœuvre. This system was based on a

priori knowledge of the state of the road. However, the develop-
ment of ADAS in mass-produced cars allows one to assume that

autonomous or semi-autonomous vehicles will be driving on our

roads in the medium to long term. Consequently, it is obligatory

to have a system capable of permitting the coexistence of these

kinds of vehicle with today’s human driven vehicles on the roads.

Given this premise, all the sensorial information will have to be

on board the autonomous vehicle, and the path-tracking actually

generated will have to depend on the traffic conditions. Our goal

is to develop a system whose behavior is as close to that of the hu-
man driver as we can make it. To this end, different trajectories will

be generated depending on the leading vehicle’s characteristics as

obtained from vision-based information.

The rest of the article is structured as follows. Section 2 de-
scribes the manœuvre to be implemented. Section 3 gives a brief

description of the mass-produced car used in the experimental

phase. Section 4 presents the vision-based traffic information sys-
tem developed to activate the autonomous control system, which

is detailed in Section 5 for both longitudinal and lateral control.

Section 6 includes the experimental results with the prototype

autonomous vehicle on CAR’s private driving circuit. Finally,

Section 7 presents the conclusions and describes the next steps

in our research.

Kết quả (Việt) 1:

vị trí của xe. Một bộ điều khiển dựa trên lôgic mờ là trách nhiệmđể gửi các thích hợp đầu ra để thiết bị thi hành của xe-Ban chỉ đạo wheel, và bàn đạp tăng tốc và phanh.Vấn đề của tự động hoá manœuvre vượt đãgiải quyết từ quan điểm khác nhau. A mô phỏng dựa trên hướng dẫnon-line quỹ đạo quy hoạch thuật toán-dựa trên các nguyên tắc củaGặp gỡ hướng dẫn-được định nghĩa trong Usman và Kunwar (năm 2009).Một mô hình toán học được sử dụng trong Shamir (năm 2004) để thiết kế một mịnvà thoải mái tối ưu lane-thay đổi quỹ đạo cho mô phỏngmục đích.Các phương pháp khác nhau cho xe phát hiện trong vượt đãđề xuất. Ở Zhu, Comaniciu, Pellkofer, và Koehler (2006) phối hợpMô hình hóa năng động và mạnh mẽ thông tin được sử dụng cho chuyển độngdự toán. Wang, Bebis và Miller (2005), phát hiện là một-được hình thành bởi mô hình nền của một cảnh lưu lượng truy cập chiakhu vực năng động và quasi-tĩnh. Một cuộc xung đột-xác suất-estima -tion dựa trên phương pháp kiểm soát vượt được trình bày trong Wang, Yang,và Yang (2009) bằng cách sử dụng một bốn bánh xe điện denomi-nated một cybercar. Cùng một loại xe được sử dụng trong phong, Rong-Ben, và Ronghui (2008) trong đó một hệ thống dẫn đường tầm nhìn làđược sử dụng để thực hiện vượt manœuvres.Trong công việc trước đó (Naranjo, Gonzalez, Garcia, & de Pedro, 2008),một bộ điều khiển lane-thay đổi được phát triển trong chương trình AUTOPIA,xác định các mối quan hệ giữa tốc độ thử nghiệmvà khoảng cách lane-thay đổi bằng cách sử dụng xe để xe (V2V) com-munication để thực hiện manœuvre. Hệ thống này dựa trên mộttiên nghiệm các kiến thức của nhà nước của con đường. Tuy nhiên, phát triển -ment của ADAS trong sản xuất hàng loạt xe cho phép một để cho rằngtự trị hoặc bán tự trị sẽ lái xe trên của chúng tôicon đường trong các phương tiện để lâu. Do đó, nó là bắt buộcđể có một hệ thống có khả năng cho phép cùng tồn tại trong nhữngCác loại xe với ngày hôm nay của con người điều khiển xe trên những con đường.Đưa ra tiền đề này, tất cả các thông tin mô sẽ cần phảitrên chiếc xe tự trị, và theo dõi đường dẫn thực sựtạo ra sẽ phải phụ thuộc vào điều kiện giao thông. Mục tiêu của chúng tôilà để phát triển một hệ thống mà hành vi là càng gần của hu-người đàn ông điều khiển như chúng tôi có thể làm cho nó. Để kết thúc này, hnăm khác nhau sẽđược tạo ra tùy thuộc vào xe hàng đầu đặc điểm nhưthu được từ dựa trên tầm nhìn thông tin.Phần còn lại của bài báo có cấu trúc như sau. Phần 2 de-scribes manœuvre được thực hiện. Phần 3 cung cấp cho một giới thiệu tóm tắtMô tả của chiếc xe sản xuất hàng loạt được sử dụng trong các thử nghiệmgiai đoạn. Phần 4 trình bày các tầm nhìn dựa trên lưu lượng truy cập thông tin sys-tem phát triển để kích hoạt hệ thống điều khiển tự trị, màlà chi tiết trong phần 5 trong cả hai theo chiều dọc và bên.Phần 6 bao gồm các kết quả thử nghiệm với các mẫu thử nghiệmtự trị xe trên mạch lái xe riêng của xe hơi. Cuối cùng,Phần 7 trình bày các kết luận và mô tả các bước tiếp theotrong nghiên cứu của chúng tôi.

Kết quả (Việt) 2:

vị trí của xe. Một bộ điều khiển logic mờ dựa chịu trách nhiệm cho việc gửi các đầu ra phù hợp với thiết bị truyền động của xe - . vô lăng, và chân ga và phanh bàn đạp Các vấn đề của tự động hoá Manoeuvre vượt đã được giải quyết từ quan điểm khác nhau. Một hướng dẫn dựa trên mô phỏng thuật toán quy hoạch quỹ đạo on-line - dựa trên các nguyên tắc của Rendezvous Hướng dẫn -. được định nghĩa trong Usman và Kunwar (2009) Một mô hình toán học được sử dụng trong Shamir (2004) để thiết kế một cách suôn sẻ tối ưu làn thay đổi và thoải mái quỹ đạo để mô phỏng các mục đích. phương pháp khác nhau để phát hiện xe xin vượt đã được đề xuất. Trong Zhu, Comaniciu, Pellkofer, và Koehler (2006) là một phản ứng tổng hợp của mô hình năng động và thông tin mạnh mẽ được sử dụng cho các chuyển động dự toán. Trong Wang, Bebis, và Miller (2005), phát hiện được trăm hình thành bởi mô hình hóa nền của một cảnh giao thông chia thành khu vực năng động và quasi-static. Một cuộc xung đột xác suất-estima- phương pháp kiểm soát sự vượt trên được trình bày trong Wang, Yang, và Yang (2009) sử dụng một chiếc xe điện bốn bánh denomi- NAT một cybercar. Cùng một loại xe được sử dụng trong phong, Rong- ben, và Ronghui (2008), trong đó một hệ thống định vị tầm nhìn được sử dụng để thực hiện vượt manœuvres. Trong công việc trước đây (Naranjo, Gonzalez, Garcia, & de Pedro, 2008), một làn thay đổi bộ điều khiển đã được phát triển trong chương trình Autopia, xác định bằng thực nghiệm mối quan hệ giữa tốc độ và khoảng cách làn đổi, sử dụng xe-to-xe (V2V) com- hệ liên lạc để thực hiện các Manoeuvre. Hệ thống này được dựa trên kiến thức tiên của nhà nước đường. Tuy nhiên, triển ment của ADAS trong xe sản xuất hàng loạt cho phép một để giả định rằng xe tự trị hoặc bán tự trị sẽ được lái xe của chúng tôi trên con đường trong trung và dài hạn. Do đó, nó là bắt buộc để có một hệ thống có khả năng cho phép cùng tồn tại của các loại xe với xe của con người hướng hiện nay trên các con đường. Với tiền đề này, tất cả các thông tin cảm sẽ có được trên xe tự trị, và các path- theo dõi thực sự được tạo ra sẽ phải phụ thuộc vào các điều kiện giao thông. Mục tiêu của chúng tôi là phát triển một hệ thống mà hành vi là càng gần đó của hu- điều khiển con người như chúng ta có thể làm cho nó. Để kết thúc này, quỹ đạo khác nhau sẽ được tạo ra tùy thuộc vào đặc điểm của xe hàng đầu như thu được từ các thông tin dựa trên tầm nhìn. Phần còn lại của bài viết được cấu trúc như sau. Phần 2 triển kinh sư các Manoeuvre được thực hiện. Phần 3 đưa ra một tóm tắt mô tả của các xe sản xuất hàng loạt được sử dụng trong các thử nghiệm giai đoạn. Phần 4 trình bày các thông tin giao thông dựa trên tầm nhìn thống tem được phát triển để kích hoạt các hệ thống điều khiển tự trị, được trình bày chi tiết trong phần 5 cho cả kiểm soát theo chiều dọc và ngang. Phần 6 bao gồm các kết quả thử nghiệm với nguyên mẫu chiếc xe tự lái xe về mạch tin CAR của. Cuối cùng, Phần 7 trình bày các kết luận và mô tả các bước tiếp theo trong nghiên cứu của chúng tôi.