基于指数控制屏障函数的自动驾驶车辆可证明概率安全与可行性保证控制
机器人学
2022-05-10 v1
摘要
随着自动驾驶领域对安全控制需求的日益增长，基于模型的安全关键控制方法被广泛使用，尤其是基于控制屏障函数（CBF）的方法。其中，指数 CBF（eCBF）因对高相对阶系统的实际适用性而尤为流行。然而，对于大多数利用基于 CBF 约束的优化控制器，不同约束间潜在冲突导致的求解可行性是常见问题。此外，如何在高相对阶系统中将不确定性纳入基于 eCBF 的约束以保障安全仍是一项开放挑战。本文提出一种新方法，将基于 eCBF 的安全关键控制器扩展至概率设定，以处理来自系统动力学的潜在运动不确定性。更重要的是，我们利用基于优化的技术在运行时提供求解可行性保证，同时确保概率安全。换道与交叉口处理作为两个用例予以演示，并给出实验结果以表明所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2205.03744,
title = {Provable Probabilistic Safety and Feasibility-Assured Control for Autonomous Vehicles using Exponential Control Barrier Functions},
author = {Spencer Van Koevering and Yiwei Lyu and Wenhao Luo and John Dolan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.03744},
year = {2022}
}