[論文レビュー] Efficient Computation of Collision Probabilities for Safe Motion Planning.

Andrew Blake, Alejandro Bordallo+4 more|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2018

Autonomous Vehicle Technology and Safety参考文献 36被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、雑然とした環境でもO(1)の計算量にまで低減できる「畳み込みテクニック」を用いた、運動計画における衝突リスクを効率的に計算する確率的手法を提案する。ノイズの多いセンサデータからの不確実性を考慮したリアルタイムな安全な運動計画を可能にする。

ABSTRACT

We address the problem of safe motion planning. As mobile robots and autonomous vehicles become increasingly more prevalent in human-centered environments, the need to ensure safety in the sense of guaranteed collision free behaviour has taken renewed urgency. Achieving this when perceptual modules provide only noisy estimates of objects in the environment requires new approaches. Working within a probabilistic framework for describing the environment, we present methods for efficiently calculating a probabilistic risk of collision for a candidate path. This may be used to stratify a set of candidate trajectories by levels of a safety threshold. Given such a stratification, based on user-defined thresholds, motion synthesis techniques could optimise for secondary criteria with the assurance that a primary safety criterion is already being satisfied. A key contribution of this paper is the use of a `convolution trick' to factor the calculation of integrals providing bounds on collision risk, enabling an $O(1)$ computation even in cluttered and complex environments.

研究の動機と目的

• センサデータが本質的にノイズを含む人間中心の環境において、保証された衝突のない運動計画のニーズに対応すること。
• 不確実性下での候補ロボット経路の衝突リスクを定量化する確率的フレームワークを構築すること。
• 衝突確率計算を定数時間計算量にまで低減することで、リアルタイムでの安全評価を可能にすること。
• ユーザー定義の安全基準に従って経路を段階別化することで、安全制約下での運動合成を支援すること。

提案手法

• センサの不確実性を表現するために、物体の位置を確率分布でモデル化する。
• ロボットと障害物の位置の同時確率に基づいて、衝突リスクを積分として定式化する。
• 積分計算を因数分解・簡略化できる画期的な「畳み込みテクニック」を導入し、O(1)の評価を可能にする。
• 確率密度関数の数学的性質を活用して、高価な数値積分を回避する。
• この手法により、安全レベルごとに候補経路を段階別化でき、安全が保証された条件下での最適化が可能となる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ノイズの多いセンサデータを伴う複雑で不確実性の高い環境において、どのように効率的に衝突リスクを計算できるか？
• RQ2 確率的衝突検出の計算コストを、正確性を損なわずに定数時間にまで低減できるか？
• RQ3 安全基準を用いて運動計画を段階別化する際、リアルタイムでの実行可能性を維持できるか？
• RQ4 高次元または複雑なシーンにおけるスケーラブルな確率的リスク評価を可能にする数学的技法は何か？

主な発見

• 提案手法は、環境の複雑さに関係なく、衝突確率推定にO(1)の計算時間で到達する。
• 畳み込みテクニックにより、不確実性下での衝突リスクを正確かつ効率的に評価する積分が可能になる。
• この手法により、運動計画の安全な段階別化がリアルタイムで実現され、安全な経路最適化が可能となる。
• リスク計算の定数時間計算量のおかげで、複雑な環境に対しても効果的にスケーリング可能である。