Parameter Adjustments in POMDP-Based Trajectory Planning for Unsignalized Intersections

要約

このペーパーでは、署名されていない交差点で自動運転車の軌跡計画の問題を調査します。特に、車両に道のりがなくても安全に交差しなければならないシナリオに焦点を当てています。
この問題に対処するために、不確実性の下で計画するために設計された部分的に観察可能なマルコフ決定プロセス（POMDP）フレームワークに基づいた方法を採用しました。
このメソッドは、POMDPの近似ソルバーとして、適応信念ツリー（ABT）アルゴリズムを使用します。
交差点のトポロジーを離散化することから、POMDPの定式化の概要を説明します。
さらに、車両の位置や速度などの進化する状態の予測のためのダイナミクスモデルを提示します。
観察モデルを使用して、これらの状態と不完全な（騒々しい）利用可能な測定値とのつながりについても説明します。
私たちの結果は、この方法が、2つの異なる交差点の航空映像からの実際のトラフィックデータを利用する一連のシミュレーションで衝突のない軌跡を計画できることを確認しました。
さらに、メソッドのパフォーマンスに対するABTアルゴリズムのパラメーター調整の影響を研究しました。
これにより、合理的なパラメーター設定を決定する際のガイダンスが提供されます。これは、将来のメソッドアプリケーションに役立ちます。

要約(オリジナル)

This paper investigates the problem of trajectory planning for autonomous vehicles at unsignalized intersections, specifically focusing on scenarios where the vehicle lacks the right of way and yet must cross safely. To address this issue, we have employed a method based on the Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs) framework designed for planning under uncertainty. The method utilizes the Adaptive Belief Tree (ABT) algorithm as an approximate solver for the POMDPs. We outline the POMDP formulation, beginning with discretizing the intersection’s topology. Additionally, we present a dynamics model for the prediction of the evolving states of vehicles, such as their position and velocity. Using an observation model, we also describe the connection of those states with the imperfect (noisy) available measurements. Our results confirmed that the method is able to plan collision-free trajectories in a series of simulations utilizing real-world traffic data from aerial footage of two distinct intersections. Furthermore, we studied the impact of parameter adjustments of the ABT algorithm on the method’s performance. This provides guidance in determining reasonable parameter settings, which is valuable for future method applications.

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