RCMS: Risk-Aware Crash Mitigation System for Autonomous Vehicles

要約

私たちは、既存のモーション プランナー (MP) を拡張するリスク認識型衝突軽減システム (RCMS) を提案します。これにより、自律走行車がリスクの高い状況で回避操作を実行し、衝突が避けられない場合に衝突の重大さを最小限に抑えることができます。
RCMS と MP 間のスムーズな移行を促進するために、統一されたヒステリシス バンド アプローチで瞬間的および予測的な衝突リスク評価戦略を組み合わせた新しい起動メカニズムを開発しました。
軌道計画では、物理的な道路の制限と車両のアクチュエーターの制限を遵守しながら、滑らかな状況リスクプロファイルを最小限に抑えるモジュール式の後退地平線最適化ベースのアプローチを導入しています。
シミュレーション環境でアプローチのパフォーマンスを実証します。

要約(オリジナル)

We propose a risk-aware crash mitigation system (RCMS), to augment any existing motion planner (MP), that enables an autonomous vehicle to perform evasive maneuvers in high-risk situations and minimize the severity of collision if a crash is inevitable. In order to facilitate a smooth transition between RCMS and MP, we develop a novel activation mechanism that combines instantaneous as well as predictive collision risk evaluation strategies in a unified hysteresis-band approach. For trajectory planning, we deploy a modular receding horizon optimization-based approach that minimizes a smooth situational risk profile, while adhering to the physical road limits as well as vehicular actuator limits. We demonstrate the performance of our approach in a simulation environment.

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