自主车辆停车位占用信息路径规划
摘要：基于自主车辆的信息路径规划在停车位占用估计中展现了重要的潜力，有助于停车资源管理和减轻交通拥堵。现有方法采用机器人系统来检测每个停车位的占用状态，主要集中于通过感知流程提高检测准确性。然而，这些方法经常忽略了机器人路径规划的关键方面，这可能影响整个停车区域的准确估计。鉴于这些限制，我们引入了使用自主车辆进行停车位占用估计的信息路径规划问题，并将其形式化为部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）任务。然后，我们开发了一个占用状态转移模型，并引入贝叶斯滤波器来基于噪声传感器测量估计占用情况。随后，我们提出了蒙特卡洛贝叶斯滤波器树，这是一种计算效率高的算法，利用渐进加宽生成信息路径。我们证明了所提出的方法在各种仿真环境中优于基准方法，在最优性和计算效率之间有效平衡。
作者：Yunze Hu, Jiaao Chen, Kangjie Zhou, Han Gao, Yutong Li and Chang Liu
论文ID：2308.00325
分类：Robotics
分类简称：cs.RO
提交时间：2023-08-02