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2025 conference-paper

Topology-Driven Trajectory Optimization for Modelling Controllable Interactions Within Multi-Vehicle Scenario

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2Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : us, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Trajectory optimization in multi-vehicle scenarios faces challenges due to its non-linear, non-convex properties and sensitivity to initial values, making interactions between vehicles difficult to control. In this paper, inspired by topological planning, we propose a differentiable local homotopy invariant metric to model the interactions. By incorporating this topological metric as a constraint into multi-vehicle trajectory optimization, our framework is capable of generating multiple interactive trajectories from the same initial values, achieving controllable interactions as well as supporting user-designed interaction patterns. Extensive experiments demonstrate its superior optimality and efficiency over existing methods. We will release open-source code to advance relative research1.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Topology-Driven Trajectory Optimization for Modelling Controllable Interactions Within Multi-Vehicle Scenario
Date Crossref
19/10/2025
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Robotic Path Planning AlgorithmsAutonomous Vehicle Technology and SafetyTopology Optimization in Engineering

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