Courteous MPC for Autonomous Driving with CBF-inspired Risk Assessment

要約

人間運転車 (HV) と道路を共有する自動運転車 (AV) が増えるにつれ、HV の動作を尊重した安全で丁寧な運転を確保することがますます重要になっています。
AV の行動における安全性と礼儀正しさの両方を促進するために、この論文では、騒音のある観測位置と周囲の車両の速度の両方を考慮することにより、コントロール バリア機能 (CBF) にヒントを得たリスク評価フレームワークの拡張を提案します。
自車両が認識したリスクは、周囲環境の理解を反映したリスクマップとして可視化することができ、安全で丁寧な運転を促進する可能性を示します。
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る全体的なリスクを軽減し、2) 厳格な安全制約と元の制約を尊重する礼儀正しい行動を生成するエゴ AV 用の礼儀正しい MPC を提案します。
効率化の目標。
理論解析とシミュレーション実験を通じて、提案されたCourteous 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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