Courteous MPC for Autonomous Driving with CBF-inspired Risk Assessment

要約

より自動運転車（AVS）が人間主導の車両（HV）と道路を共有することで、HVSの行動を尊重する安全で礼儀正しい操作がますます重要になるようにします。
AVの行動における安全性と礼儀の両方を促進するために、このホワイトペーパーでは、周囲の車両の騒々しい観察された位置と速度の両方を考慮することにより、制御バリア関数（CBFS）に触発されたリスク評価フレームワークの拡張が提案されています。
エゴ車両による知覚リスクは、周囲の環境の理解を反映して、安全で礼儀正しい運転を促進する可能性を示すリスクマップとして視覚化できます。
リスク評価フレームワークをモデル予測制御（MPC）スキームに組み込むことにより、1）他の車両に課せられた全体的なリスクを減らし、2）効率のための元の安全性と元の目的を尊重する礼儀行動を生成するために、自我AVに礼儀正しいMPCを提案します。
理論分析とシミュレーション実験を介して、提案された礼儀MPCのパフォーマンスを実証します。

要約(オリジナル)

With more autonomous vehicles (AVs) sharing roadways with human-driven vehicles (HVs), ensuring safe and courteous maneuvers that respect HVs’ behavior becomes increasingly important. To promote both safety and courtesy in AV’s behavior, an extension of Control Barrier Functions (CBFs)-inspired risk evaluation framework is proposed in this paper by considering both noisy observed positions and velocities of surrounding vehicles. The perceived risk by the ego vehicle can be visualized as a risk map that reflects the understanding of the surrounding environment and thus shows the potential for facilitating safe and courteous driving. By incorporating the risk evaluation framework into the Model Predictive Control (MPC) scheme, we propose a Courteous MPC for ego AV to generate courteous behaviors that 1) reduce the overall risk imposed on other vehicles and 2) respect the hard safety constraints and the original objective for efficiency. We demonstrate the performance of the proposed Courteous MPC via theoretical analysis and simulation experiments.

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