Occlusion-aware Risk Assessment and Driving Strategy for Autonomous Vehicles Using Simplified Reachability Quantification

要約

自動運転車の未解決の課題の 1 つは、遮蔽された歩行者や車両の間での安全なナビゲーションです。
これまでのアプローチには、ファントム ビークルの生成とそのリスク評価が含まれていましたが、多くの場合、自我ビークルが過度に保守的になってしまったり、ひどく閉塞された状況ではリアルタイムのリスク評価を実行できなかったりしました。
ファントムエージェントの状態に関する単純な分布モデルを使用してファントムエージェントの到達可能性を定量化する、単純化された到達可能性定量化を使用した効率的なオクルージョン認識リスク評価方法を提案します。
さらに、ファントムエージェントのリスクを利用して自動運転車の速度制限を設定する、遮蔽領域での安全かつ効率的なナビゲーションのための運転戦略を提案します。
他の車両や障害物が関与するさまざまなオクルージョン シナリオにおける提案手法のパフォーマンスを評価するために、シミュレーションが実施されました。
オクルージョンを考慮したリスク評価を行わないベースラインケースと比較して、提案された方法は交差点の通過時間を 1.48 倍増加させましたが、平均衝突率と不快スコアはそれぞれ最大 6.14 倍と 5.03 倍減少しました。
提案された方法は、一定の時間複雑さと 5 ミリ秒未満の計算時間で、最先端レベルの時間効率を示しました。

要約(オリジナル)

One of the unresolved challenges for autonomous vehicles is safe navigation among occluded pedestrians and vehicles. Previous approaches included generating phantom vehicles and assessing their risk, but they often made the ego vehicle overly conservative or could not conduct a real-time risk assessment in heavily occluded situations. We propose an efficient occlusion-aware risk assessment method using simplified reachability quantification that quantifies the reachability of phantom agents with a simple distribution model on phantom agents’ state. Furthermore, we propose a driving strategy for safe and efficient navigation in occluded areas that sets the speed limit of an autonomous vehicle using the risk of phantom agents. Simulations were conducted to evaluate the performance of the proposed method in various occlusion scenarios involving other vehicles and obstacles. Compared with the baseline case of no occlusion-aware risk assessment, the proposed method increased the traversal time of an intersection by 1.48 times but decreased the average collision rate and discomfort score by up to 6.14 times and 5.03 times, respectively. The proposed method has shown the state-of-the-art level of time efficiency with constant time complexity and computational time less than 5 ms.

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