Decision-theoretic MPC: Motion Planning with Weighted Maneuver Preferences Under Uncertainty

要約

継続的最適化ベースのモーション プランナーでは、軌道を最適化する前に操作ホモトピーを決定する必要があります。
不確実性の下では、他の参加者の操縦意図が不明確になり、車両が最適な操縦を決定できない可能性があります。
この研究では、計画に複数の操縦設定を組み込む方法が導入されています。
確率に制約されたフォールバック オプションの実現可能性を確保しながら、知覚から予測に至るまでの不確実性とともに重み付けされた操縦の好みを考慮することで軌道を最適化します。
運転実験とシミュレーション研究の両方での評価では、単一の操作のみを考慮する従来のプランナーと比較して、インタラクション機能と快適性レベルが強化されていることが示されています。

要約(オリジナル)

Continuous optimization based motion planners require deciding on a maneuver homotopy before optimizing the trajectory. Under uncertainty, maneuver intentions of other participants can be unclear, and the vehicle might not be able to decide on the most suitable maneuver. This work introduces a method that incorporates multiple maneuver preferences in planning. It optimizes the trajectory by considering weighted maneuver preferences together with uncertainties ranging from perception to prediction while ensuring the feasibility of a chance-constrained fallback option. Evaluations in both driving experiments and simulation studies show enhanced interaction capabilities and comfort levels compared to conventional planners, which consider only a single maneuver.

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