Better Safe Than Sorry: Enhancing Arbitration Graphs for Safe and Robust Autonomous Decision-Making

要約

このペーパーでは、複雑で動的な環境における自律システムの安全性と堅牢性を強化するために設計されたアービトレーション グラフ フレームワークの拡張機能を紹介します。
提案された方法は、アービトレーション グラフの柔軟性とスケーラビリティに基づいて、意思決定プロセスに検証ステップと構造化されたフォールバック層を組み込んでいます。
これにより、予期しない障害やバグが存在する場合でも正常な機能低下を可能にしながら、検証済みの安全なコマンドのみが実行されることが保証されます。
このアプローチはパックマン シミュレーションを使用して実証され、自動運転のコンテキストでさらに検証され、事故のリスクが大幅に軽減され、システム全体の安全性が向上することが示されています。
アービトレーション グラフのボトムアップ設計により、新しい動作コンポーネントの段階的な統合が可能になります。
この研究で提示された拡張機能により、動作が安全であるとみなされる条件を明確かつ正確に定義することでシステムの安全性を維持しながら、実験的または未熟な動作コンポーネントの統合が可能になります。
提案されたメソッドは、すぐに使用できるヘッダーのみの C++ ライブラリとして実装され、MIT ライセンスに基づいて公開されます。
Pac-Man デモとともに、github.com/KIT-MRT/arbitration_graphs から入手できます。

要約(オリジナル)

This paper introduces an extension to the arbitration graph framework designed to enhance the safety and robustness of autonomous systems in complex, dynamic environments. Building on the flexibility and scalability of arbitration graphs, the proposed method incorporates a verification step and structured fallback layers in the decision-making process. This ensures that only verified and safe commands are executed while enabling graceful degradation in the presence of unexpected faults or bugs. The approach is demonstrated using a Pac-Man simulation and further validated in the context of autonomous driving, where it shows significant reductions in accident risk and improvements in overall system safety. The bottom-up design of arbitration graphs allows for an incremental integration of new behavior components. The extension presented in this work enables the integration of experimental or immature behavior components while maintaining system safety by clearly and precisely defining the conditions under which behaviors are considered safe. The proposed method is implemented as a ready to use header-only C++ library, published under the MIT License. Together with the Pac-Man demo, it is available at github.com/KIT-MRT/arbitration_graphs.

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