[論文レビュー] On Infusing Reachability-Based Safety Assurance within Probabilistic Planning Frameworks for Human-Robot Vehicle Interactions

Karen Ka Yan Leung, Edward Schmerling+4 more|arXiv (Cornell University)|Dec 29, 2018

Autonomous Vehicle Technology and Safety被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、人間-ロボット車両相互作用における自律走行車両の確率的計画フレームワークにハミルトニアン・ジャコビ（Hamilton-Jacobi）到達可能性解析を統合する最小限の干渉型安全制御器を提案する。100Hzの周期で計画者の軌道を安全保証制御入力の集合に投影することで、衝突回避のための逃げ行動が常に利用可能であることを保証し、人間ドライバーが予測不可能または攻撃的行動を取った場合でも滑らかで安全な反応を可能にするとともに、計画者の意図する軌道を可能な限り維持する。

ABSTRACT

Action anticipation, intent prediction, and proactive behavior are all desirable characteristics for autonomous driving policies in interactive scenarios. Paramount, however, is ensuring safety on the road --- a key challenge in doing so is accounting for uncertainty in human driver actions without unduly impacting planner performance. This paper introduces a minimally-interventional safety controller operating within an autonomous vehicle control stack with the role of ensuring collision-free interaction with an externally controlled (e.g., human-driven) counterpart. We leverage reachability analysis to construct a real-time (100Hz) controller that serves the dual role of (1) tracking an input trajectory from a higher-level planning algorithm using model predictive control, and (2) assuring safety through maintaining the availability of a collision-free escape maneuver as a persistent constraint regardless of whatever future actions the other car takes. A full-scale steer-by-wire platform is used to conduct traffic weaving experiments wherein the two cars, initially side-by-side, must swap lanes in a limited amount of time and distance, emulating cars merging onto/off of a highway. We demonstrate that, with our control stack, the autonomous vehicle is able to avoid collision even when the other car defies the planner's expectations and takes dangerous actions, either carelessly or with the intent to collide, and otherwise deviates minimally from the planned trajectory to the extent required to maintain safety.

研究の動機と目的

• 不確実性下での自律走行車両と人間運転車両の相互作用における安全確保の課題に取り組むこと。特に、高レベルの計画者が突然の脅威に迅速に反応できない状況を想定する。
• 既存の制御スタック内で動作し、計画者の意図する軌道を破壊しない安全制御器を開発すること。不要な逸脱を最小限に抑える。
• スイッチング制御器ではなく、最適化に基づく制御フレームワークに到達可能性に基づく安全保証を形式的に組み込むこと。
• 時間的・空間的制約下での側方並走変更を含む実世界の交通混在シナリオにおいて、本手法の性能と耐性を評価すること。
• 到達可能性解析から得られる価値関数を、絶対的安全性が達成できない状況においてより深刻な衝突を避けたい場合に適応的なコスト指標として再解釈する方法を検討すること。

提案手法

• 本手法は、後向きハミルトニアン・ジャコビ（HJ）到達可能性を用いて、両車両が最適な行動を取った場合に衝突を回避できる状態の集合（後向き到達集合、BRS）を計算する。
• 安全制御器は、モデル予測制御（MPC）を用いて計画者の希望する軌道を追跡するが、同時にBRSから導出された安全保証制御入力の集合内に制御入力が収まるように制約を課す。
• 価値関数 V(0, x_R) は、車両のボクシングボックス間の最小分離距離または貫通距離を表し、幾何学的に衝突の深刻さを符号化する。
• 制御器は計画軌道を継続的に安全保証制御入力の可能な集合に投影することで、将来の人間の行動にかかわらず、常に衝突回避のための逃げ行動が利用可能であることを保証する。
• フレームワークは全スケールのステア・バイ・ワイヤー・プラットフォームに実装され、人間運転車両を含む実世界の交通混在実験でテストされた。
• リアクティブ回避制御器へのスイッチングを回避する。代わりに、安全確保はMPC最適化内に恒常的な制約として維持される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 到達可能性に基づく安全保証を、既存の確率的計画フレームワークに干渉を最小限に抑えつつ形式的に統合する方法は何か？
• RQ2 HJ到達可能性から導出された連続的制約が、動的かつ人間を含むロボット相互作用において、軌道追従性能と安全の耐性に与える影響は何か？
• RQ3 攻撃的な人間の運転行動下において、本手法で提案された最小限の干渉型制御器は、スイッチング制御器と比較して滑らかさと安全性の点でどのように異なるか？
• RQ4 到達可能性解析から得られる価値関数を、絶対的安全性が達成できない状況で深刻な衝突を避けるために、文脈に応じたコスト指標として再解釈できるか？
• RQ5 相対的運動モデルの忠実度が、実世界のテストにおける到達可能性に基づく安全保証の正確さに与える影響は何か？

主な発見

• 人間運転車両が自律走行車両の進行方向に直接スライドして進入しても、本制御器は衝突を効果的に回避し、極めて不確実な状況下でも高い安全性能を示した。
• 自律走行車両は最小限の逸脱で軌道追従を維持し、衝突回避のための急なスライドを引き起こすスイッチング制御器と比較して、より滑らかな運動を実現した。
• システムは100Hzでリアルタイムに動作し、再計画やリアクティブスイッチングに依存せずに継続的な安全確保が可能である。
• 価値関数 V(0, x_R) は、30cmの衝突貫通距離といった意味のある幾何的解釈を提供し、直感的な安全評価を可能にした。
• シミュレーションと実世界実験の間で強い一貫性が確認され、到達可能性に基づく安全保証が信頼性高くプロトタイピングおよび実装可能であることを示唆した。
• 価値関数への環境障害物や複数エージェントの統合により、フレームワークは拡張可能であり、追加のMPC制約として統合可能である。