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This work develops a motion planner that compensates the deficiencies from perception modules by exploiting the reaction capabilities of a vehicle. The work analyzes present uncertainties and defines driving objectives together with constraints that ensure safety. The resulting problem is solved in real-time, in two distinct ways: first, with nonlinear optimization, and secondly, by framing it as a partially observable Markov decision process and approximating the solution with sampling.
Umfang: XIII, 191 S.
Preis: 43.00 €
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Taş, Ö. 2023. Motion Planning for Autonomous Vehicles in Partially Observable Environments. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000158509
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Veröffentlicht am 23. Oktober 2023
Englisch
224
| Paperback | 978-3-7315-1299-8 |