Topology-Driven Trajectory Optimization for Modelling Controllable Interactions Within Multi-Vehicle Scenario

要約

マルチベヒクルシナリオの軌道最適化は、非線形の非凸特性と初期値に対する感度のために課題に直面し、車両間の相互作用を制御が困難にします。
トポロジープランニングに触発されたこの論文では、相互作用をモデル化するために微分可能なローカルホモトピー不変式指標を提案します。
このトポロジーメトリックをマルチビクル軌道最適化への制約として組み込むことにより、私たちのフレームワークは、同じ初期値から複数のインタラクティブな軌跡を生成し、制御可能な相互作用を達成し、ユーザー設計の相互作用パターンをサポートすることができます。
広範な実験は、既存の方法よりも優れた最適性と効率性を示しています。
オープンソースコードをリリースして、相対的な研究を進めます。

要約(オリジナル)

Trajectory optimization in multi-vehicle scenarios faces challenges due to its non-linear, non-convex properties and sensitivity to initial values, making interactions between vehicles difficult to control. In this paper, inspired by topological planning, we propose a differentiable local homotopy invariant metric to model the interactions. By incorporating this topological metric as a constraint into multi-vehicle trajectory optimization, our framework is capable of generating multiple interactive trajectories from the same initial values, achieving controllable interactions as well as supporting user-designed interaction patterns. Extensive experiments demonstrate its superior optimality and efficiency over existing methods. We will release open-source code to advance relative research.

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