Occlusion-Aware Path Planning for Collision Avoidance: Leveraging Potential Field Method with Responsibility-Sensitive Safety

要約

衝突回避 (CA) は、安全基準の下で自動運転車 (AV) にとって常に最優先のタスクでした。
また、パス プランニングは、他のコマンドを満たしながら CA を達成するための安全なパスを生成することに直接責任を負います。
ポテンシャル場 (PF) は、リアルタイム計算と単純な構造により、主流の経路計画アルゴリズムの 1 つとして浮上しています。
ただし、現在の PF は主に、障害物が AV のセンサーから部分的または完全に隠されるオクルージョンの問題を無視しながら、完全な障害物情報を想定して、理想的な CA シナリオでシミュレーションされます。
オクルージョン期間中、オクルージョンされた障害物は PF を持ちません。
オクルージョンが終了すると、これらの障害物は自我車両に影響を与える瞬間的な仮想力を生成する可能性があります。
したがって、接続されていない AV のオクルージョン問題に取り組むために、責任感応型安全性 (RSS) ベースの PF を備えたオクルージョン認識パス プランニング (OAPP) を提案します。
まず、検出および遮蔽された障害物を分類し、次に RSS 違反チェックに進みます。
最後に、閉塞された障害物と閉塞されていない障害物に対して、PF からさまざまな仮想フォースを生成できます。
提案された OAPP 手法を、MATLAB/Simulink を介して他の PF ベースのパス プランニング手法と比較します。
シミュレーション結果は、提案手法が従来の PF 手法よりも瞬間的な横揺れや揺れを除去し、より滑らかな経路を生成できることを示しています。

要約(オリジナル)

Collision avoidance (CA) has always been the foremost task for autonomous vehicles (AVs) under safety criteria. And path planning is directly responsible for generating a safe path to accomplish CA while satisfying other commands. Due to the real-time computation and simple structure, the potential field (PF) has emerged as one of the mainstream path-planning algorithms. However, the current PF is primarily simulated in ideal CA scenarios, assuming complete obstacle information while disregarding occlusion issues where obstacles can be partially or entirely hidden from the AV’s sensors. During the occlusion period, the occluded obstacles do not possess a PF. Once the occlusion is over, these obstacles can generate an instantaneous virtual force that impacts the ego vehicle. Therefore, we propose an occlusion-aware path planning (OAPP) with the responsibility-sensitive safety (RSS)-based PF to tackle the occlusion problem for non-connected AVs. We first categorize the detected and occluded obstacles, and then we proceed to the RSS violation check. Finally, we can generate different virtual forces from the PF for occluded and non-occluded obstacles. We compare the proposed OAPP method with other PF-based path planning methods via MATLAB/Simulink. The simulation results indicate that the proposed method can eliminate instantaneous lateral oscillation or sway and produce a smoother path than conventional PF methods.

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