Abstract

이 논문은 다섯 번째 차수 다항식의 계수를 예측하는 Transformer 기반 네트워크를 사용하여 자율 주행 차량을 위한 속도 프로파일을 생성하는 새로운 방법을 제시합니다. 네트워크를 학습하고 검증하기 위해, 우리는 50만 개의 시뮬레이션된 도시 주행 시나리오로 구성된 데이터셋을 준비하며, 실제 값은 오프라인 모델 예측 제어(MPC) 최적화를 통해 얻습니다. 또한, MPC 동작을 모방하고 상하 경계 조건을 제한하여 실행 가능한 속도 프로파일을 제공하기 위한 맞춤형 손실 함수를 제시합니다. 광범위한 실험 결과는 제안된 방법이 많은 경로 후보와 긴 계획 수평에 대해 고품질의 속도 프로파일을 제공하는 데 효과적임을 입증합니다. 제안된 방법은 1024개의 경로 후보에 대해 30ms 이내에 효율적인 속도 프로파일을 생성할 수 있습니다.