结合信念函数理论与随机模型预测控制处理自动驾驶中的多模态不确定性

在自动驾驶中，预测和适应其他交通参与者不确定的未来运动具有挑战性，尤其是在非结构化环境中，交通参与者的高层意图难以预测。必须考虑交通参与者几种可能的不确定未来行为，导致多模态不确定性。我们提出了一种新颖的结合信念函数理论和随机模型预测控制的方法，用于在交通参与者意图估计存在显著不确定性的情况下进行自动驾驶车辆的轨迹规划。对交通参与者意图的误判可能导致危险情况。同时，必须避免过度保守。因此，信念函数理论提供的估计可靠性度量被用于设计避碰安全约束，特别是在交通参与者意图不明确时提高安全性。我们讨论了利用信念函数理论的两种方法：引入一种新颖的信念到概率变换，旨在当信息不确定时不低估罕见事件；以及一种使用估计可靠性的约束收紧机制。我们通过仿真评估了我们的提议，并与最先进的方法进行了比较。