通过顺序路径规划实现可证明安全且鲁棒的无人机路由：旧金山与湾区案例研究

由于未来不久民用空域中自动化预期增加，可证明安全且可扩展的多车辆路径规划是一个重要且紧迫的问题。Hamilton-Jacobi（HJ）可达性是为分析此类安全关键系统而理想的工具，并已成功应用于若干小规模问题。然而，由于相对于系统维度的计算复杂度呈指数级增长（即所谓的“维数灾难”），直接将 HJ 可达性应用于大规模系统通常难以处理。为克服该问题，先前提出了为车辆分配严格优先级的顺序路径规划（SPP）方法；SPP 使得多车辆路径规划能以线性缩放的计算复杂度完成。本工作中，我们展示了 SPP 算法在大规模系统中的潜力。具体地，我们在两种不同的城市环境（城市环境与多城市环境）中模拟大规模多车辆系统，并使用 SPP 算法进行轨迹规划。尽管车辆动力学中存在扰动，SPP 仍能在两种环境中高效设计无碰撞轨迹。为确保车辆安全抵达目的地，我们的方法自动为车辆分配时空预留，同时以可证明安全的方式考虑诸如风等扰动的幅度。我们的仿真结果显示了空域中直观的多车道结构，其中车道数量与车道间距取决于扰动大小及其他问题参数。