Uncertainty-Aware Decision-Making and Planning for Autonomous Forced Merging

要約

この論文では、周囲の車両の運動の不確実性を考慮して、強制合流シナリオにおける自律型自我車両の不確実性を意識した意思決定および運動計画の手法を開発します。
この方法は、周囲の車両の加速限界をオンラインで推定することによって周囲の車両の不確実性を動的に捕捉し、周囲の車両の不確実性特性を事後的にかつ迅速に理解できるようにします。
これらの推定された境界を活用することで、周囲の車両の非保守的な前方占有率が一定期間にわたって予測され、これが意思決定プロセスと動作計画戦略の両方に組み込まれ、計画された基準軌道の回復力と安全性が強化されます。
この方法は、困難な強制マージ シナリオのタスクを正常に実行し、その特性をいくつかの代替アプローチと比較して示します。

要約(オリジナル)

In this paper, we develop an uncertainty-aware decision-making and motion-planning method for an autonomous ego vehicle in forced merging scenarios, considering the motion uncertainty of surrounding vehicles. The method dynamically captures the uncertainty of surrounding vehicles by online estimation of their acceleration bounds, enabling a reactive but rapid understanding of the uncertainty characteristics of the surrounding vehicles. By leveraging these estimated bounds, a non-conservative forward occupancy of surrounding vehicles is predicted over a horizon, which is incorporated in both the decision-making process and the motion-planning strategy, to enhance the resilience and safety of the planned reference trajectory. The method successfully fulfills the tasks in challenging forced merging scenarios, and the properties are illustrated by comparison with several alternative approaches.

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