Optimization of Rulebooks via Asymptotically Representing Lexicographic Hierarchies for Autonomous Vehicles

要約

自動運転における主な課題は、自動運転車 (AV) が複数の、しばしば矛盾する計画要件に対処しなければならないことです。
これらの要件は自然に階層構造を形成します。たとえば、車線を維持することよりも衝突を回避することの方が重要です。
この階層の正確な構造はまだ不明ですが、AV が事前に定義された動作仕様を確実に満たすように前進するには、それを体系的に説明するアプローチを開発することが重要です。
AV の辞書編集的な動作仕様に動機付けられたこの研究は、辞書編集的な複数目的の動作計画問題に取り組んでいます。この問題では、各目的が次の目的よりも比較にならないほど重要です。衝突を回避することは、車線変更違反よりも比較にならないほど重要であると考えてください。
この作品は 2 つの要素を結び付けます。
まず、辞書編集的な順序を漸近的に表す多目的候補関数が導入されます。
既存の多目的コスト関数の定式化とは異なり、このアプローチでは、返される解が辞書編集的な動作仕様に漸近的に一致することが保証されます。
次に、継続法にヒントを得て、最小ランク決定、つまり可能な限り多くの重要なルールを満たす決定に漸近する 2 つのアルゴリズムを提案します。
いくつかの実際的な例を通じて、提案された候補関数が辞書編集階層を漸近的に表すこと、および提案された両方のアルゴリズムが、たとえ他のアプローチでは最小ランク決定が返されなかった場合でも、最小ランク決定を返すことを示します。

要約(オリジナル)

A key challenge in autonomous driving is that Autonomous Vehicles (AVs) must contend with multiple, often conflicting, planning requirements. These requirements naturally form in a hierarchy — e.g., avoiding a collision is more important than maintaining lane. While the exact structure of this hierarchy remains unknown, to progress towards ensuring that AVs satisfy pre-determined behavior specifications, it is crucial to develop approaches that systematically account for it. Motivated by lexicographic behavior specification in AVs, this work addresses a lexicographic multi-objective motion planning problem, where each objective is incomparably more important than the next — consider that avoiding a collision is incomparably more important than a lane change violation. This work ties together two elements. Firstly, a multi-objective candidate function that asymptotically represents lexicographic orders is introduced. Unlike existing multi-objective cost function formulations, this approach assures that returned solutions asymptotically align with the lexicographic behavior specification. Secondly, inspired by continuation methods, we propose two algorithms that asymptotically approach minimum rank decisions — i.e., decisions that satisfy the highest number of important rules possible. Through a couple practical examples, we showcase that the proposed candidate function asymptotically represents the lexicographic hierarchy, and that both proposed algorithms return minimum rank decisions, even when other approaches do not.

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