Dynamic High-Order Control Barrier Functions with Diffuser for Safety-Critical Trajectory Planning at Signal-Free Intersections

要約

信号のない交差点を介した安全で効率的な軌道を計画することは、特に予測不可能な相互作用と紛争の可能性が高まる動的なマルチタスク環境で、自律車（AVS）に重大な課題をもたらします。
この研究の目的は、3つの異なる交差点の動きにわたる安全性と効率性を確保するために、統一された堅牢な適応型フレームワークを開発することにより、これらの課題に対処することを目的としています。
既存の方法は、安全性を確保し、そのような環境でのデモンストレーションからマルチタスクの動作を効果的に学習するために、しばしば苦労しています。
この研究は、動的な高次制御バリア関数（DHOCBF）を、動的安全性批判ディフューザー（DSC-Diffuser）と呼ばれる拡散ベースのモデルと統合する安全性批判的な計画方法を提案します。
DSC-Diffuserは、効率を向上させるためにタスク誘導計画を活用し、実際の専門家デモンストレーションから複数の運転タスクの同時学習を可能にします。
さらに、目標指向の制約を組み込むと、変位エラーが大幅に減少し、正確な軌跡の実行が確保されます。
動的環境での安全性をさらに確保するために、提案されたDHOCBFフレームワークは、周囲の車両の動きを説明するように動的に調整され、従来の制御バリア機能と比較して適応性が向上し、保守主義を減らします。
数値シミュレーションを通じて実施されるDHOCBFの妥当性評価は、障害物の速度、サイズ、不確実性、および場所の変動に適応する際にその堅牢性を示し、幅広い複雑で不確実なシナリオの運転安全性を効果的に維持します。
包括的なパフォーマンス評価は、DSC-Diffuserが現実的で安定した一般化可能なポリシーを生成し、複雑なマルチタスク運転シナリオで柔軟性と信頼できる安全保証を提供することを示しています。

要約(オリジナル)

Planning safe and efficient trajectories through signal-free intersections presents significant challenges for autonomous vehicles (AVs), particularly in dynamic, multi-task environments with unpredictable interactions and an increased possibility of conflicts. This study aims to address these challenges by developing a unified, robust, adaptive framework to ensure safety and efficiency across three distinct intersection movements: left-turn, right-turn, and straight-ahead. Existing methods often struggle to reliably ensure safety and effectively learn multi-task behaviors from demonstrations in such environments. This study proposes a safety-critical planning method that integrates Dynamic High-Order Control Barrier Functions (DHOCBF) with a diffusion-based model, called Dynamic Safety-Critical Diffuser (DSC-Diffuser). The DSC-Diffuser leverages task-guided planning to enhance efficiency, allowing the simultaneous learning of multiple driving tasks from real-world expert demonstrations. Moreover, the incorporation of goal-oriented constraints significantly reduces displacement errors, ensuring precise trajectory execution. To further ensure driving safety in dynamic environments, the proposed DHOCBF framework dynamically adjusts to account for the movements of surrounding vehicles, offering enhanced adaptability and reduce the conservatism compared to traditional control barrier functions. Validity evaluations of DHOCBF, conducted through numerical simulations, demonstrate its robustness in adapting to variations in obstacle velocities, sizes, uncertainties, and locations, effectively maintaining driving safety across a wide range of complex and uncertain scenarios. Comprehensive performance evaluations demonstrate that DSC-Diffuser generates realistic, stable, and generalizable policies, providing flexibility and reliable safety assurance in complex multi-task driving scenarios.

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